基于RBF神经网络的交叉检验图像降噪方法

李宏寨; 郭平

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基于RBF神经网络的交叉检验图像降噪方法

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径向基神经网络(RBFNN)有很好的函数逼近能力,本文把图像看成函数,用RBFNN来表示图像,并在学习过程中进行逼近,采用交叉检验的方法来确定网络模型并控制学习过程,使得网络既能较好地逼近图像,又对噪声进行抑制,从而达到图像降噪的目的.实验证明这是一个可行的盲目图像降噪方法,有广泛的适用性.本文还给出了实验中改进交叉检验方法的技术,给出了与wiener滤波嚣降噪的实验效果对比图.

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来源
《计算机科学》 |2004年第12期|151-153|共3页
作者
李宏寨; 郭平;
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作者单位

北京师范大学信息学院计算机系;

北京;

100875;

北京师范大学信息学院计算机系;

北京;

100875;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
图像复原; 图像降噪; 径向基神经网络; 交叉检验;

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