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【24h】

Image Restoration Using CPN and SOM

机译：使用CPN和SOM进行图像还原

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This work mainly deals with the restoration of an image degraded by the Impulsive noise, Speckle noise and Gaussian noise. Two types of networks are used to restore the image they are Counter Propagation Networks (CPN) and SelfOrganizing Maps (SOM). The parameters in the weight controller are adjustable using learning algorithm. The weights are then substituted to the Center Weighted Median filter for restoration. In SOM Wiener Filter is used to smooth the image degraded by any of the noise mentioned above. The smoothened image is passed to SOM for restoration. Additionally the SOM was applied to the Texture images to restore the poor quality of the image. Experimental results are shown in this paper
机译：这项工作主要处理因脉冲噪声，斑点噪声和高斯噪声而退化的图像的恢复。使用两种类型的网络来还原图像，它们是对向传播网络（CPN）和自组织映射（SOM）。权重控制器中的参数可使用学习算法进行调整。然后将权重替换为“中央加权中值”过滤器以进行恢复。在SOM中，维纳滤镜用于平滑因上述任何噪声而退化的图像。平滑后的图像将传递到SOM进行还原。另外，将SOM应用于“纹理”图像以恢复图像的不良质量。实验结果在本文中显示

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