一种基于NSCT变换的RBF神经网络自适应阈值去噪方法

• 作者: 余昌勤 李小彦 谷雨 邹云波
• 来源期刊: 云南民族大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 非下采样Contourlet变换 径向基(RBF)神经网络 图像去噪 软阈值
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 信息与计算机科学
• 页码范围: 295-298
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2150字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-8513.2013.04.015

摘要

提出一种基于非下采样Contourlet变换的径向基神经网络(RBF)自适应阈值去噪方法.在NSCT域通过RBF神经网络使目标误差函数GCV(T)的最小化,从而确定最优阈值,再通过软阈值函数去噪.利用NSCT的平移不变性来抑制伪Gibbs失真,从而能完整地保留图像的纹理和边缘等信息.实验结果表明,该方法可以有效去除高斯噪声,提高图像的峰值信噪比.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谷雨	云南民族大学教育学院	25	133	5.0	10.0
2	余昌勤	云南民族大学数学与计算机科学学院	6	11	1.0	3.0
3	邹云波	云南民族大学数学与计算机科学学院	2	11	1.0	2.0
4	李小彦	云南民族大学数学与计算机科学学院	2	11	1.0	2.0