神经网络噪声检测的自适应加权均值滤波算法

• 作者: 叶小岭 窦艳艳 胡凯
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 椒盐噪声 噪声检测 自适应加权均值滤波 细节保护
• 年，卷（期）: 2013,（8）
• 所属期刊栏目: 多媒体技术
• 页码范围: 2821-2825
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3849字
• 语种: 中文

摘要

针对传统滤波方法对纹理比较细腻的图像以及高噪声密度图像的处理能力欠佳的缺陷,提出了一种基于BP神经网络噪声检测的自适应加权均值滤波方法.用训练好的BP神经网络检测出图像中被椒盐噪声污染的像素并对其进行标记,对检测出的噪声点进行自适应加权均值滤波,信号点则保持不变,从而实现了对图像细节的有效保护.仿真表明了该算法滤波性能和细节保护能力均优于各种传统滤波算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶小岭	南京信息工程大学信息与控制学院	90	607	14.0	19.0
2	胡凯	南京信息工程大学信息与控制学院	29	126	7.0	10.0
6	窦艳艳	南京信息工程大学信息与控制学院	1	9	1.0	1.0