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提出一种基于粗糙集理论和神经网络的图像分割方法。首先利用粗糙集理论对图像属性进行约简,提取规则,抽取关键成份作为神经网络的输入;然后根据这些规则确定神经网络隐层的神经元个数并根据粗糙集理论中的属性重要性来修正神经网络的权值。实验结果表明,该方法抗噪能力强且有效地解决了仅用神经网络进行图像分割时出现的神经元"死点"、网络结构复杂、收敛速度过慢等问题,在大大缩短网络训练时间的同时改善了分割效果。