基于模糊神经网络的图像滤波算法

摘要：

本文针对传统的线性和非线性图像滤波算法对含有丰富细节的图像滤波处理的不足,提出一种基于模糊神经网络的图像滤波算法.该算法利用神经网络的自学习功能训练标准样本以确定模糊贴近度阈值,在基本不改变原有图像的灰度信息的前提下,找出图像受到噪声污染的像素点,采用迭代中值滤波算法得到的中值替换噪声点.仿真实验表明该方法有很好的滤波效果,优于传统的图像滤波算法.

关键词： 模糊神经网络 中值滤波 模糊贴近度 形态学滤波 图像滤波 滤波算法

作者: 任淑艳 浦昭邦 庄志涛

作者单位: 哈尔滨工业大学自动测试与控制系,哈尔滨,150001

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国仪器仪表学会第八届青年学术会议

会议地点: 大连

会议语种:中文

页码: 801-804

在线出版日期: 2006-07-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）