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图像脉冲噪声的概率神经网络识别滤波方法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种用概率神经网络(PNN)检测图像随机脉冲噪声点方法.首先提取已知图像脉冲噪声像素点的特征作为PNN的输入,然后建立了PNN脉冲噪声点识别模型,再对其它噪声图像的每一个像点进行识别,最后只对噪声点进行中值滤波.Matlab仿真实验表明,同BPNN检测方法相比,该网络能明显提高识别正确率,因此有更好的脉冲噪声滤除效果,且该方法滤除脉冲噪声简单快速,是一种较好的神经网络图像脉冲噪声识别滤除方法. 相似文献
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带有局部搜索的量子粒子群算法是一种较为成功的改进型量子粒子群算法。将该算法用于RBF神经网络的结构优化和参数优化,在确定网络参数的同时也确定了网络的结构。在函数逼近上的仿真实验表明,这种优化是有效的。 相似文献
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