一类径向基函数网络及其在图像滤波中的应用

• 作者: 张永平 李翠华 郑南宁
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 计算机视觉 径向基函数 神经网络 去噪 自适应滤波
• 年，卷（期）: 1999,（3）
• 页码范围: 10-14
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-987X.1999.03.003

摘要

构造了图像的一类卷积逼近公式,并由此设计了一类新的径向基函数网络.该网络可以无限逼近平方可积函数,其径向基函数是无穷次连续可微的,并具有局部支撑性质.同时,给出了变学习率的低松弛迭代快速学习算法.对于N×N输入图像,学习算法的复杂度为O(N2),与基于Gram-Schmidt正交化过程的正交最小二乘学习算法相比,其存储量和计算量都小.该网络可以在计算机视觉及实时信号、图像处理等领域用作自适应滤波.实验结果表明,它对Gauss白噪声及均匀分布的噪声都具有良好的抑制效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑南宁		188	3039	29.0	46.0
2	李翠华		15	110	6.0	10.0
3	张永平		2	11	2.0	2.0