10.3778/j.issn.1002-8331.2008.03.027
一种基于模糊神经系统的图像去噪方法
提出一种对含有高斯噪声的数字图像的去噪方法,这种方法能够增强高斯噪声滤波器的性能,减少去噪对图像造成的模糊和失真.设计了一个模糊推理系统(FIS),并利用ANFIS训练这个FIS.通过训练可以调整、优化FIS的内部参数值.训练图像数据由计算机程序自动生成.优化后的FIS即可处理输入的图像数据,产生增强的图像.从结果图像的视觉效果和量化标准两方面的实验和分析,可以看出这种方法可基本消除高斯噪声滤波器产生的模糊和失真,提高滤波器性能.实验表明模糊神经系统可以应用于图像去噪问题.在合理地选择隶属度函数、规则和训练数据的前提下,会产生明显的图像增强效果.
模糊神经系统、高斯噪声、滤波器、ANFIS
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TP391(计算技术、计算机技术)
2008-04-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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