首页> 外文会议>International Conference on Electronic Computer Technology >Reduction of Noise in Image Data Using Spatial Constraints-based Centroid Neural Network
【24h】

Reduction of Noise in Image Data Using Spatial Constraints-based Centroid Neural Network

机译:基于空间约束的质心网络网络的图像数据中的噪声减少

获取原文

摘要

A noise deduction method for image data by using Centroid Neural Network (CNN) is proposed in this paper. The spatial constraints are applied to the Centroid Neural Network (CNN) algorithm to reduce noise in image data. The proposed algorithm incorporates a novel approach of using the weights of attributes to evaluate the roles of the latter. Experiments and results on a set of synthetic data show that the proposed algorithm provides a superior performance over other algorithms such as Fuzzy C-Means (FCM) and Fuzzy C-Means with spatial constraints (FCM-S).
机译:本文提出了通过使用质心神经网络(CNN)来图像数据的噪声推导方法。空间约束应用于质心神经网络(CNN)算法,以降低图像数据中的噪声。所提出的算法包含一种使用属性权重的新方法来评估后者的角色。一组合成数据的实验结果表明,该算法在其他算法中提供了卓越的性能,例如模糊C型算法(FCM)和具有空间约束(FCM-S)的模糊C型算法。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号