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有无噪声对细胞神经网络提取图像边缘的影响

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主要运用相关系数,通过对原始图像进行加躁再去噪,计算出用传统的滤波方法如均值滤波、中值滤波和维纳滤波分别对有噪声的图像进行去噪处理后,去噪图像与原始图像的相关系数,验证了去除高斯噪声用一次维纳滤波比较理想;去除椒盐噪声使用中值滤波效果较好.并在第三部分给出了对加噪的图像先进行去噪处理,再用CNN进行边缘提取的结果和对加躁图像先用CNN进行边缘提取再去噪的结果,并将这两种结果与原始图像提取边缘的结果进行比较和观察,得出以下结论:为了避免由于噪声引起的失真对图像真实信息的影响,在进行图像边缘提取之前必须先进行去噪处理再进行边缘提取.
The Impact of Nnoise or Noiseless on Cellular Neural Network to Detect Image Edge

同贞、李国东

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新疆财经大学应用数学学院,新疆乌鲁木齐830013

高斯噪声 椒盐噪声 中值滤波 维纳滤波 CNN 相关系数

国家教育部人文社会科学基金新疆维吾尔自治区高校科研计划项目

13YJAZH040XJEDU2013126

2014

计算机安全
信息产业部基础产品发展研究中心

计算机安全

影响因子：0.336
ISSN：1671-0428
年,卷(期)：2014.(3)
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