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细胞神经网络图像恢复新方法的研究
引用本文:汪海明,赵建业,程承旗,余道衡. 细胞神经网络图像恢复新方法的研究[J]. 计算机工程与应用, 2003, 39(8): 4-6
作者姓名:汪海明  赵建业  程承旗  余道衡
作者单位:1. 北京大学电子学系视觉与听觉信息处理国家重点实验室,北京,100871
2. 北京大学遥感与地理信息系统研究所,北京,100871
基金项目:国家863高技术研究发展计划项目资助课题(编号:2002AA783060)
摘    要:结合二维细胞自动机(CA)和细胞神经网络通用二进制神经元(CNN-UBN)设计了两种新的用于噪声图像恢复的细胞神经网络(CNN)。这两种网络的联合处理图像结果明显优于长度为3和5的普通中值滤波恢复方法,且具有速度快、结构简单、易于硬件集成等优点,是一种新颖实用的图像恢复算法。

关 键 词:细胞自动机  细胞神经网络  图像恢复
文章编号:1002-8331-(2003)08-0004-03
修稿时间:2002-11-01

A New Approach for Image Restoring Based on CNN
Wang Haiming Zhao Jianye Cheng Chengqi Yu Daoheng. A New Approach for Image Restoring Based on CNN[J]. Computer Engineering and Applications, 2003, 39(8): 4-6
Authors:Wang Haiming Zhao Jianye Cheng Chengqi Yu Daoheng
Affiliation:Wang Haiming 1 Zhao Jianye 1 Cheng Chengqi 2 Yu Daoheng 11
Abstract:In this paper,two new kind of CNN are designed with two-dimensional Cellular Automata(CA)and CNN U-niversal Binary neuron(CNN-UBN),which can implement image restoring.The processing results of two algorithms are better than that of median filter whose length is3and5obviously.Furthermore,it has many advantages,such as,high-speed processing,simple structure and easy integration and so on.It is a novel and effective algorithm.
Keywords:Cellular Automata(CA)  Cellular neural network(CNN)  Image restoring  
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