基于RBF神经网络的交叉检验图像降噪方法

• 作者: 李宏寨 郭平
• 来源期刊: 计算机科学
• 关键词: 图像复原 图像降噪 径向基神经网络 交叉检验
• 年，卷（期）: 2004,（12）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 151-153
• 页数: 3页
• 字数: 2958字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2004.12.044

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭平	北京师范大学信息学院计算机系	48	535	14.0	21.0
2	李宏寨	北京师范大学信息学院计算机系	3	9	2.0	3.0