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题名神经网络识别图像椒盐噪声的自适应滤波方法
被引量：6
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作者
叶小岭
钱蕾
胡凯
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机构
南京信息工程大学信息与控制学院
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出处
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第3期119-124,共6页
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基金
公益性行业(气象)科研专项资助(GYHY200806017)
国家自然科学基金资助项目(60874111)
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文摘
为了使椒盐噪声不影响图像的后续处理,提出一种基于BP神经网络噪声检测的自适应开关滤波器来检测和滤除图像椒盐噪声。该方法利用像素值及其邻域特性作为像素点的描述即神经网络的输入,通过神经网络自动检测图像的噪声位置,据此保持非噪声点不变,对噪声点进行自适应窗口大小的均值滤波处理,且仅窗口内非噪声点参与均值运算。实验结果表明,本方法中BP网络检测椒盐噪声效率高,整个滤波过程无需针对不同图像设置参数,滤波操作简单且性能优良,在去噪效果、细节保持和减少时间耗费等方面有一定优势。
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关键词
BP神经网络
脉冲噪声
噪声检测
自适应均值滤波器
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Keywords
BP neural network
impulse noise
noise detection
adaptive mean filter
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名图像去噪的新型自适应混合滤波算法
被引量：3
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作者
邵春芳
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机构
四川建筑职业技术学院
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出处
《现代电子技术》
2009年第10期96-99,共4页
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文摘
针对含有椒盐噪声和高斯噪声的灰度图像,研究一种新型的自适应混合滤波算法。首先利用改进的自适应中值滤波算法过滤图像中的椒盐噪声;其次利用改进的自适应均值滤波算法过滤图像中的高斯噪声。这种混合滤波算法具有自适应扩大滤波窗口以及自适应选择最佳阈值的特点。计算机仿真实验证实,该方法不仅在改善信噪比(SNR)和最小均方误差(MSE)上明显优于传统的中值滤波、均值滤波、小波硬阈值、软阈值等方法,而且能较好地保护图像细节。
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关键词
混合噪声
改进自适应中值滤波器
改进自适应均值滤波器
计算机仿真
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Keywords
mixed noise
improved adaptive median filter
improved adaptive mean filter
computer simulation
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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