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一种基于NSCT变换的RBF神经网络自适应阈值去噪方法 (2013年)
一种基于NSCT变换的RBF神经网络自适应阈值去噪方法 (2013年)
上传者:
38512781
|
上传时间: 2022-10-13 21:39:59
|
文件大小: 932KB
|
文件类型: PDF
自然科学
论文
提出一种基于非下采样Contourlet变换的径向基神经网络(RBF)自适应阂值去噪方法。在NSCT域通过RBF神经网络使目标误差函数GCV(T)的最小化,从而确定最优阂值,再通过软阂值函数去噪。利用NSCT的平移不变性来抑制伪Gibbs失真,从而能完整地保留图像的纹理和边缘等信息。实验结果表明,该方法可以有效去除高斯噪声,提高图像的峰值信噪比。
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