图像脉冲噪声的概率神经网络识别滤波方法

• 作者: 叶微 蔡继亮
• 来源期刊: 电讯技术
• 学科: 工学
• 关键词: 图像处理 概率神经网络 脉冲噪声 噪声检测 去噪 中值滤波
• 年，卷（期）: 2009,（12）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 35-38
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2612字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-893x.2009.12.008

摘要

提出了一种用概率神经网络(PNN)检测图像随机脉冲噪声点方法.首先提取已知图像脉冲噪声像素点的特征作为PNN的输入,然后建立了PNN脉冲噪声点识别模型,再对其它噪声图像的每一个像点进行识别,最后只对噪声点进行中值滤波.Matlab仿真实验表明,同BPNN检测方法相比,该网络能明显提高识别正确率,因此有更好的脉冲噪声滤除效果,且该方法滤除脉冲噪声简单快速,是一种较好的神经网络图像脉冲噪声识别滤除方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡继亮	空军工程大学理学院	7	38	2.0	6.0
2	叶微	空军工程大学理学院	6	16	2.0	3.0