计算机工程与设计
計算機工程與設計
계산궤공정여설계
COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN
2013年
8期
2821-2825
,共5页
BP神经网络%椒盐噪声%噪声检测%自适应加权均值滤波%细节保护
BP神經網絡%椒鹽譟聲%譟聲檢測%自適應加權均值濾波%細節保護
BP신경망락%초염조성%조성검측%자괄응가권균치려파%세절보호
BP neural network%salt & pepper noise%noise detection%adaptive weighted mean filter%detail protection
针对传统滤波方法对纹理比较细腻的图像以及高噪声密度图像的处理能力欠佳的缺陷,提出了一种基于BP神经网络噪声检测的自适应加权均值滤波方法.用训练好的BP神经网络检测出图像中被椒盐噪声污染的像素并对其进行标记,对检测出的噪声点进行自适应加权均值滤波,信号点则保持不变,从而实现了对图像细节的有效保护.仿真表明了该算法滤波性能和细节保护能力均优于各种传统滤波算法.
針對傳統濾波方法對紋理比較細膩的圖像以及高譟聲密度圖像的處理能力欠佳的缺陷,提齣瞭一種基于BP神經網絡譟聲檢測的自適應加權均值濾波方法.用訓練好的BP神經網絡檢測齣圖像中被椒鹽譟聲汙染的像素併對其進行標記,對檢測齣的譟聲點進行自適應加權均值濾波,信號點則保持不變,從而實現瞭對圖像細節的有效保護.倣真錶明瞭該算法濾波性能和細節保護能力均優于各種傳統濾波算法.
침대전통려파방법대문리비교세니적도상이급고조성밀도도상적처리능력흠가적결함,제출료일충기우BP신경망락조성검측적자괄응가권균치려파방법.용훈련호적BP신경망락검측출도상중피초염조성오염적상소병대기진행표기,대검측출적조성점진행자괄응가권균치려파,신호점칙보지불변,종이실현료대도상세절적유효보호.방진표명료해산법려파성능화세절보호능력균우우각충전통려파산법.
