| 基于RBF神经网络的交叉检验图像降噪方法 |
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| 引用本文： | 李宏寨 郭平. 基于RBF神经网络的交叉检验图像降噪方法[J]. 计算机科学, 2004, 31(12): 151-153 |
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| 作者姓名： | 李宏寨 郭平 |
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| 作者单位： | 北京师范大学信息学院计算机系,北京,100875;北京师范大学信息学院计算机系,北京,100875 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(60275002)资助课题. |
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| 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滤波器降噪的实验效果对比图。
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| 关 键 词： | 图像复原 图像降噪 径向基神经网络 交叉检验 |
Image Denoising Using Cross-Validation Method with RBF Network Representation |
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