CNN-PDE非线性图像滤波器

被引：1

作者：

鞠磊 ^{[1
]}

郑德玲 ^{[1
]}

张蕾 ^{[2
]}

机构：

[1] 北京科技大学信息工程学院

[2] 山东胜利职业学院

来源：

北京科技大学学报 | 2005年 / 06期

基金：

高等学校博士学科点专项科研基金;

关键词：

偏微分方程; 细胞神经网; 非线性滤波器; 图像处理;

D O I：

10.13374/j.issn1001-053x.2005.06.027

中图分类号：

TN713 [滤波技术、滤波器];

学科分类号：

080902 ;

摘要：

偏微分(PDE)非线性图像滤波方法具有优良特性，但由于其计算量大而无法满足实时控制需求．细胞神经网(CNN)可以描述图像PDE模型，利用模拟CNN芯片并行求解，有助于提高其实时性．本文用CNN实现了PDE偏差非线性图像滤波器，提出了一种局部运算的噪声估计方法以选择适当的平滑系数．计算结果表明，这种噪声估计方法可以对不同噪声水平作出较精确的估计．仿真实验结果表明，CNN-PDE非线性滤波器取得了满意的滤波效果，用CNN实现PDE非线性滤波器的方法是有效可行的．

引用

页码：750 / 753

页数：4