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利用Kalman滤波器训练图像修复RBF网络模型的权值与基函数的中心,由于利用滤波器测量噪声的协方差阵实现整个模型的图像降噪功能,新算法边缘修复能力较强.本文通过仿真,检验了新模型的降噪能力;结果证明,新算法较一般的维纳滤波器,均值滤波降噪能力明显提高.
图像修复RBF模型的Kalman改进算法
【摘 要】
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利用Kalman滤波器训练图像修复RBF网络模型的权值与基函数的中心,由于利用滤波器测量噪声的协方差阵实现整个模型的图像降噪功能,新算法边缘修复能力较强.本文通过仿真,检验了新模型的降噪能力;结果证明,新算法较一般的维纳滤波器,均值滤波降噪能力明显提高.
【机 构】
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空军工程大学
【出 处】
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小型微型计算机系统
【发表日期】
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2005年04期
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