一种新的基于自适应神经网络模糊推理系统的图像滤波器

摘要：

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.

关键词：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

所属期刊栏目：41

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2014-08-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：211-214