[发明专利]基于GA-BP神经网络的图像椒盐噪声自适应滤波方法有效
| 申请号： | 201210571469.1 | 申请日： | 2012-12-26 |
| 公开（公告）号： | CN103093443A | 公开（公告）日： | 2013-05-08 |
| 发明（设计）人： | 叶小岭;张颖超;张齐东;窦艳艳;胡凯 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G06T5/50 | 分类号： | G06T5/50 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 许方 |
| 地址： | 210044 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于GA-BP神经网络的图像椒盐噪声自适应滤波方法，首先用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和初始阈值；其次训练GA-BP神经网络；再用训练好的GA-BP神经网络对图像进行噪声检测；最后对检测出的图像噪声点进行自适应均值滤波。本发明明使用遗传算法来优化BP神经网络的初始权值和阈值，可以较好地解决BP算法易陷入局部极小、收敛速度慢等问题，并且可以有效提高神经网络的泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 ga bp 神经网络 图像 椒盐 噪声 自适应 滤波 方法 | ||
【主权项】：
一种基于GA‑BP神经网络的图像椒盐噪声自适应滤波方法，其特征在于，包括以下几个步骤：步骤一、用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和初始阈值；步骤二、训练GA‑BP神经网络；步骤三、用训练好的GA‑BP神经网络对图像进行噪声检测；步骤四、对检测出的图像噪声点进行自适应均值滤波。
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