计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2014年
z1期
211-214
,共4页
自适应神经网络模糊推理系统%综合滤波器%噪声图像%噪声点%图像重建
自適應神經網絡模糊推理繫統%綜閤濾波器%譟聲圖像%譟聲點%圖像重建
자괄응신경망락모호추리계통%종합려파기%조성도상%조성점%도상중건
ANFIS%Hybrid filter%Noise image%Noise point%Reconstruction of image
提出了一种新的基于自适应神经网络模糊推理系统的去除噪声算法.该算法是一个结合了中值滤波、维纳滤波和自适应神经网络模糊推理系统的综合滤波器.噪声点通过算法被准确地估计出来,自适应神经网络模糊推理系统的参数通过训练得到,训练可以通过简单的计算机合成图像来进行.将含噪声的图像、中值滤波后的图像和维纳滤波后的图像作为系统的三个输入,通过一个固定阈值来判断像素点是否为噪声点作为系统的输出,如果判断是噪声点,则通过中值滤波来进行去噪处理,如果判断是非噪声点,则灰度值保持不变.算法的特点就是在能够保持好线条、边缘、细节和纹理的同时,很好地去除噪声点.仿真实验表明,算法可以对噪声污染的图像进行有效的重建,同时不会扭曲图像中的有用信息.
提齣瞭一種新的基于自適應神經網絡模糊推理繫統的去除譟聲算法.該算法是一箇結閤瞭中值濾波、維納濾波和自適應神經網絡模糊推理繫統的綜閤濾波器.譟聲點通過算法被準確地估計齣來,自適應神經網絡模糊推理繫統的參數通過訓練得到,訓練可以通過簡單的計算機閤成圖像來進行.將含譟聲的圖像、中值濾波後的圖像和維納濾波後的圖像作為繫統的三箇輸入,通過一箇固定閾值來判斷像素點是否為譟聲點作為繫統的輸齣,如果判斷是譟聲點,則通過中值濾波來進行去譟處理,如果判斷是非譟聲點,則灰度值保持不變.算法的特點就是在能夠保持好線條、邊緣、細節和紋理的同時,很好地去除譟聲點.倣真實驗錶明,算法可以對譟聲汙染的圖像進行有效的重建,同時不會扭麯圖像中的有用信息.
제출료일충신적기우자괄응신경망락모호추리계통적거제조성산법.해산법시일개결합료중치려파、유납려파화자괄응신경망락모호추리계통적종합려파기.조성점통과산법피준학지고계출래,자괄응신경망락모호추리계통적삼수통과훈련득도,훈련가이통과간단적계산궤합성도상래진행.장함조성적도상、중치려파후적도상화유납려파후적도상작위계통적삼개수입,통과일개고정역치래판단상소점시부위조성점작위계통적수출,여과판단시조성점,칙통과중치려파래진행거조처리,여과판단시비조성점,칙회도치보지불변.산법적특점취시재능구보지호선조、변연、세절화문리적동시,흔호지거제조성점.방진실험표명,산법가이대조성오염적도상진행유효적중건,동시불회뉴곡도상중적유용신식.
