基于小波去噪和广义回归神经网络的图像重构算法

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.

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

所属期刊栏目：46

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：广西高校科学技术研究项目重点项目KY2015ZD099;校级课题2015YJYB03

在线出版日期：2019-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：156-161,168