ε-支持向量回归机算法及其应用

摘要：

针对现有传统的一些图像去噪方法难以获得清晰图像边缘的问题,提出了利用ε-SVR技术构建图像去噪滤波器的新方法.ε-支持向量回归机通过引入ε不敏感损失函数,可以实现具有较强鲁棒性的回归,而且回归估计是稀疏的,保留了SVM的所有优点.分析了ε-支持向量回归机理论算法及其在图像去噪中的应用,使用ε-支持向量回归机对图像进行滤波并且与最小值滤波、均值滤波和维纳滤波等常用的滤波方法相比较,还比较了SVM各种核函数对不同噪声的滤波效果和分析了不同阶数的Multi-nomial核的滤波效果.实验结果表明了ε-支持向量回归机能够有效地去除噪声,不但信噪比较高而且比较清晰,同时具有良好的稀疏性.

关键词：ε-支持向量回归机、ε不敏感损失函数、图像去噪

所属期刊栏目：44

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2008-07-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：40-42