图像修复RBF模型的Kalman改进算法

• 作者: 毕笃彦 毛柏鑫 游培寒
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: RBF 神经网络 Kalman滤波器 ISNR
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 所属期刊栏目: 图形与图像处理
• 页码范围: 676-679
• 页数: 4页
• 分类号: TP317
• 字数: 2620字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1220.2005.04.028

摘要

利用Kalman滤波嚣训练图像修复RBF网络模型的权值与基函数的中心,由于利用滤波器测量噪声的协方差阵实现整个模型的图像降噪功能,新算法边缘修复能力较强.本文通过仿真,检验了新模型的降噪能力;结果证明,新算法较一般的维纳滤波器,均值滤波降噪能力明显提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	毕笃彦	空军工程大学工程学院	282	3094	27.0	43.0
2	毛柏鑫	空军工程大学工程学院	19	159	9.0	12.0
3	游培寒	空军工程大学工程学院	7	15	2.0	3.0