柔性形态滤波的神经网络实现及遗传算法优化

• 作者: 吴观峰 宁海春 赵春晖
• 来源期刊: 哈尔滨工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 柔性形态滤波 神经网络 遗传算法 图像处理
• 年，卷（期）: 2005,（6）
• 页码范围: 800-805
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.72
• 字数: 4375字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-7043.2005.06.024

摘要

柔性形态滤波是一种重要的非线性滤波方法.柔性形态滤波器的研究可分解为形态滤波运算和结构系统选择2个基本问题,一旦形态滤波运算选定后,柔性形态滤波性能就主要取决于结构系统的选择.该文提出了一种柔性形态滤波的神经网络模型及其网络参数(即滤波器结构系统)的遗传算法优化方法.进行优化训练的目的是为了使结构系统自适应地反映图像的形态结构特征,自动调整结构系统中硬核、边界和重复度的组成,从而提高对复杂噪声图像的滤波性能.实验仿真结果显示,该算法优化后的柔性形态滤波器性能得到较大改善,在收敛速度和滤波效果方面,其优化结果要优于简单的遗传算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵春晖	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	364	3419	27.0	39.0
2	宁海春	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	4	7	2.0	2.0
3	吴观峰	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	1	0	0.0	0.0