神经网络噪声检测的自适应加权均值滤波算法
Adaptive weighted mean filtering algorithm for salt & pepper noise detected by neural network作者机构：南京信息工程大学信息与控制学院江苏南京210044 东南大学仪器科学与技术学院远程测控技术江苏省重点实验室江苏南京210096
出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)
年 卷 期：2013年第34卷第8期
页 面：2821-2825页
学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程]
基 金：江苏省产学研联合创新资金--前瞻性联合研究基金项目(BY2011111) 公益性行业(气象)科研专项基金项目(GYHY201106040) 江苏省农业科技自主创新基金项目(SCX(12)3137) 南京市产学研基金项目(2012t026)
主 题：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
摘 要：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。
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