基于小波去噪和广义回归神经网络的图像重构算法

• 作者: 李尚芳 黄潮
• 来源期刊: 机床与液压
• 学科: 工学
• 关键词: 小波去噪 广义回归神经网络 超分辨率重构 误差映射 参数估计
• 年，卷（期）: 2018,（24）
• 页码范围: 156-161,168
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3881.2018.24.025

摘要

针对传统基于小波变化的图像超分辨率重构问题,提出了一种结合小波去噪和广义回归神经网络的图像重构算法.首先通过整数小波变换将图像的低频和高频部分进行分解.然后利用中值边缘检测作为预测器并在编码之前设置了误差映射.最后对传统广义回归神经网络的原理进行了分析,并设计了相应的广义回归神经网络.此外,利用期望值最大算法对广义回归神经网络模型参数估计进行了优化.通过超分辨率图像重建仿真实验对提出算法的有效性进行了验证.实验结果表明:提出算法具有较好的去噪能力和较高的重构精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李尚芳	玉林师范学院计算机科学与工程学院	2	0	0.0	0.0