%0 Journal Article
%T 基于神经网络的图像混合滤波及融合算法研究
%A 李晓刚
%A 刘晋浩
%A 陈俊成
%A 耿思宇
%A 张毅
%J 包装工程
%P 89-94
%D 2013
%X 当图像中同时存在高斯噪声和椒盐噪声时,单一的均值滤波或中值滤波很难达到最佳滤波效果。 分析了噪声特点和各种滤波方法的优势,提出了一种基于神经网络的图像混合滤波及融合算法:首先建立概率神经网络,检测椒盐噪声和高斯噪声点,并分别利用中值滤波和均值滤波去除噪声点,然后建立径向基函数神经网络,利用训练好的径向基函数神经网络融合 2 种不同滤波的图像,输出理想的融合图像。 Matlab 仿真实验结果表明,该算法有效去除混合噪声的同时,能很好地保护图像的边缘与细节,是一种有效的方法。
%K 概率神经网络
%K 径向基函数神经网络
%K 中值滤波
%K 均值滤波
%K 混合滤波
%K 融合算法
%U http://www.packjour.cn/bzgcgk/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=201309022&flag=1