该文应用前馈型神经网络实现了对复杂彩色图像中目标和背景区域的分割.它的基本思路是利用多层神经网络处理非线性分类的能力,解决了复杂彩色图像的目标和背景和色彩特征的非线性分类问题,完成对图像中目标区域分割提取.介绍了数字图像的模式识别过程,以及图像分割过程在模式识别中的重要地位.分析了用于图像分割的常用算法,进一步分析了彩色图像在不同色度空间的分通道分割的方法.并通过实验对于基于分通道的分割方法和基于神经网络的分割方法进行了分析和比较.详细介绍了多层前馈型神经网络以及误差背传学习算法,并应用其实现了对彩色图像的分割.并对神经网络各层神经元个数的选取、网络输入输出的数据,以及其它参数的选择做了进一步分析与实验.最后,该文对于基于图像内容过滤的网络防火墙及其架构进行了分析与研究,提出应用基于神经网络的图像分割技术处理网络图像过滤中的彩色图像分割问题的方法和初步处理结果.