基于神经网络的图像混合滤波及融合算法研究

李晓刚; 刘晋浩; 陈俊成; 耿思宇; 张毅

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基于神经网络的图像混合滤波及融合算法研究

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当图像中同时存在高斯噪声和椒盐噪声时,单一的均值滤波或中值滤波很难达到最佳滤波效果。分析了噪声特点和各种滤波方法的优势,提出了一种基于神经网络的图像混合滤波及融合算法:首先建立概率神经网络,检测椒盐噪声和高斯噪声点,并分别利用中值滤波和均值滤波去除噪声点,然后建立径向基函数神经网络,利用训练好的径向基函数神经网络融合2种不同滤波的图像,输出理想的融合图像。Matlab仿真实验结果表明,该算法有效去除混合噪声的同时,能很好地保护图像的边缘与细节,是一种有效的方法。

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来源
《包装工程》 |2013年第9期|89-94|共6页
作者
李晓刚; 刘晋浩; 陈俊成; 耿思宇; 张毅;
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作者单位

北京林业大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类包装机械设备;印刷色彩学、印刷色度学;
关键词
概率神经网络; 径向基函数神经网络; 中值滤波; 均值滤波; 混合滤波; 融合算法;

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