一种基于模糊神经系统的图像去噪方法（清晰版）
摘要: 提出一种对含有高斯噪声的数字图像的去噪方法, 这种方法能够增强高斯噪声滤波器的性能, 减少去噪对图像造成的模糊和失真。设计了一个模糊推理系统( FIS) , 并利用ANFIS 训练这个FIS。通过训练可以调整、优化FIS 的内部参数值。训练图像数据由计算机程序自动生成。优化后的FIS 即可处理输入的图像数据, 产生增强的图像。从结果图像的视觉效果和量化标准两方面
的实验和分析, 可以看出这种方法可基本消除高斯噪声滤波器产生的模糊和失真, 提高滤波器性能。实验表明模糊神经系统可以应用于图像去噪问题。在合理地选择隶属度函数、规则和训练数据的前提下, 会产生明显的图像增强效果。
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