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针对图像去噪过程中,采用BP算法建立模型存在的初始权阈值随机造成模型易陷入局部极小值问题,提出采用蝙蝠算法优化BP模型权阈值参数,建立基于蝙蝠BP神经网络算法的图像去噪模型.通过与维纳滤波、BP模型、粒子群BP模型图像去噪效果进行对比,蝙蝠BP神经网络去噪模型对图像去噪后具有更好的结构相似度和和峰值信噪比,证明建立基于蝙蝠神经网络算法的去噪模型具有更好的去噪效果.