基于GA-BP神经网络的图像椒盐噪声自适应滤波方法
- 专利权人:
- 南京信息工程大学
- 发明人:
- 叶小岭,张颖超,张齐东,窦艳艳,胡凯
- 申请号：
- CN201210571469.1
- 公开号：
- CN103093443B
- 申请日:
- 2012.12.26
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2015
- 代理人:
- 许方
- 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。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
