基于RBF神经网络的交叉检验图像降噪方法

摘要：

径向基神经网络(RBFNN)有很好的函数逼近能力,本文把图像看成函数,用RBFNN来表示图像,并在学习过程中进行逼近,采用交叉检验的方法来确定网络模型并控制学习过程,使得网络既能较好地逼近图像,又对噪声进行抑制,从而达到图像降噪的目的.实验证明这是一个可行的盲目图像降噪方法,有广泛的适用性.本文还给出了实验中改进交叉检验方法的技术,给出了与wiener滤波嚣降噪的实验效果对比图.

关键词：图像复原、图像降噪、径向基神经网络、交叉检验

所属期刊栏目：31

分类号：P4 ;TP3

资助基金：国家自然科学基金60275002

在线出版日期：2005-01-20（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：151-153