神经网络的高反差图像增强算法研究

来源 :计算机技术与发展 | 被引量 : 0次 | 上传用户：kkkhorse

【摘要】

：

针对多尺度Retinex算法在图像增强过程中存在的算法运算量大的问题,提出了将RBF神经网络作为高反差图像增强算法。该算法从训练数据集中获取以3×3为邻域像素的特征向量以及目标图像对应的特征向量,通过聚类算法来确定网络隐含层的中心向量和扩展常数,采用梯度下降法使网络快速收敛得到最优解。利用RBF神经网络建立高反差图像与增强算法之间的非线性映射关系,根据神经网络参数进行快速图像处理,从而实现图像实时

【作者】

：

梁康康李涛

【机构】

：

西安邮电大学计算机学院

【出处】

：

计算机技术与发展

【发表日期】

：

2017年09期

【关键词】

：

神经网络高反差特征向量快速收敛图像增强 neural network high contrast feature vector quick con

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