期刊专题

10.3969/j.issn.1002-137X.2004.12.044

基于RBF神经网络的交叉检验图像降噪方法

引用
径向基神经网络(RBFNN)有很好的函数逼近能力,本文把图像看成函数,用RBFNN来表示图像,并在学习过程中进行逼近,采用交叉检验的方法来确定网络模型并控制学习过程,使得网络既能较好地逼近图像,又对噪声进行抑制,从而达到图像降噪的目的.实验证明这是一个可行的盲目图像降噪方法,有广泛的适用性.本文还给出了实验中改进交叉检验方法的技术,给出了与wiener滤波嚣降噪的实验效果对比图.

图像复原、图像降噪、径向基神经网络、交叉检验

31

P4 ;TP3

国家自然科学基金60275002

2005-01-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共3页

151-153

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计算机科学

1002-137X

50-1075/TP

31

2004,31(12)

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