作者：任焕海图像去噪广义回归神经网络归一化均方误差峰值信噪比椒盐噪声平滑因子
摘要：为了更好地去除图像中的椒盐噪声、保留图像细节信息,提出了一种广义回归神经网络模型,适用于图像去噪。首先,对传统广义回归神经网络的原理进行了分析,并对采用的广义回归神经网络进行具体设计。然后对广义回归神经网络中的唯一可调参数(平滑因子)进行了优化。采用归一化均方误差和峰值信噪比指标进行具体算法性能分析。仿真试验结果显示:相比径向基神经网络和传统广义回归神经网络,提出算法的去噪能力更强,具有较高的峰值信噪比和较低的归一化均方误差,验证了提出算法的有效性和先进性。
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