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针对传统滤波算法对高噪声密度椒盐噪声污染的图像去噪效果不佳的劣势,采用遗传算法优化BP神经网络后对图像中的椒盐噪声进行自适应开关加权滤波处理。与几种相关方法的对比实验表明,本方法神经网络泛化性能强、椒盐噪声检测的准确率高、经过滤波处理后图像还原度高、图像细节信息保护效果较理想。
基于遗传算法优化的神经网络自适应开关加权滤波研究
【摘 要】
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针对传统滤波算法对高噪声密度椒盐噪声污染的图像去噪效果不佳的劣势,采用遗传算法优化BP神经网络后对图像中的椒盐噪声进行自适应开关加权滤波处理。与几种相关方法的对比实验表明,本方法神经网络泛化性能强、椒盐噪声检测的准确率高、经过滤波处理后图像还原度高、图像细节信息保护效果较理想。
【机 构】
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南京高等职业技术学校,中车南京铺镇车辆有限公司
【出 处】
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湖南邮电职业技术学院学报
【发表日期】
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2021年02期
【基金项目】
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第四期江苏省职业教育教学改革研究课题“互联网+时代综合课程数字化教学资源开发与实践--以《工业机器人技术应用》课程为例”(课题编号:ZZZ6)。
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