一种简化的BP神经网络图像插值算法

• 作者: 于炯 冷洪勇 王谨 贾振红 郑济昌 钱育蓉
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 前向反馈神经网络 图像插值 峰值信噪比 采点模式 隐藏层神经元 线性插值
• 年，卷（期）: 2013,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 263-266
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 2671字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2013.09.059

摘要

为进一步提高图像插值质量，丰富非线性图像插值算法研究，提出一种简化的神经网络插值算法。利用前向反馈神经网络(BP-NN)构造最佳的图像插值模型，通过2组实验确定该模型的BP网络最佳拓扑结构、最佳采样模型和采样点数量，并定量描述每组模型的耗时。实验结果表明，对512×512像素图像采用BP-NN训练点数量为50000、拓扑结构为8-16-1的参数插值时，该算法平均插值时间约为0.7 s，且其峰值信噪比比线性均值方法平均高1 dB~2 dB，能够得到更佳的视觉感受。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于炯	新疆大学软件学院	176	1315	20.0	28.0
2	贾振红	新疆大学软件学院	286	1621	18.0	28.0
3	冷洪勇	新疆大学信息科学与工程学院	8	8	2.0	2.0
4	王谨	汉阳大学电子和计算机工程学院	1	3	1.0	1.0
5	郑济昌	汉阳大学电子和计算机工程学院	1	3	1.0	1.0