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一种简化的BP神经网络图像插值算法
被引量：
1
1
作者
钱育蓉
王谨
+3 位作者
郑济昌
于炯
贾振红
冷洪勇
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013年第9期263-266,共4页
为进一步提高图像插值质量,丰富非线性图像插值算法研究,提出一种简化的神经网络插值算法。利用前向反馈神经网络(BP-NN)构造最佳的图像插值模型,通过2组实验确定该模型的BP网络最佳拓扑结构、最佳采样模型和采样点数量,并定量描述每组...
为进一步提高图像插值质量,丰富非线性图像插值算法研究,提出一种简化的神经网络插值算法。利用前向反馈神经网络(BP-NN)构造最佳的图像插值模型,通过2组实验确定该模型的BP网络最佳拓扑结构、最佳采样模型和采样点数量,并定量描述每组模型的耗时。实验结果表明,对512×512像素图像采用BP-NN训练点数量为50 000、拓扑结构为8-16-1的参数插值时,该算法平均插值时间约为0.7 s,且其峰值信噪比比线性均值方法平均高1 dB^2 dB,能够得到更佳的视觉感受。
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关键词
前向反馈神经网络
图像插值
峰值信噪比
采点模式
隐藏层神经元
线性插值
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职称材料
题名
一种简化的BP神经网络图像插值算法
被引量：
1
1
作者
钱育蓉
王谨
郑济昌
于炯
贾振红
冷洪勇
机构
新疆大学软件学院
汉阳大学电子和计算机工程学院
新疆大学信息科学与工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013年第9期263-266,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(61262088
61063042
+4 种基金
61363083)
新疆自然科学基金资助项目(2011211A011
2013211A011)
新疆高校科研计划基金资助项目(XJEDU2012110)
新疆大学博士启动基金资助项目(BS100128)
文摘
为进一步提高图像插值质量,丰富非线性图像插值算法研究,提出一种简化的神经网络插值算法。利用前向反馈神经网络(BP-NN)构造最佳的图像插值模型,通过2组实验确定该模型的BP网络最佳拓扑结构、最佳采样模型和采样点数量,并定量描述每组模型的耗时。实验结果表明,对512×512像素图像采用BP-NN训练点数量为50 000、拓扑结构为8-16-1的参数插值时,该算法平均插值时间约为0.7 s,且其峰值信噪比比线性均值方法平均高1 dB^2 dB,能够得到更佳的视觉感受。
关键词
前向反馈神经网络
图像插值
峰值信噪比
采点模式
隐藏层神经元
线性插值
Keywords
Back
Propagation
Neural
Network（BP-NN）
image
de-interlacing
peak
signal
to
noise
radio
（
psnr
）
sampling
mode
hidden
layer
neuron
linear
interpolation
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种简化的BP神经网络图像插值算法
钱育蓉
王谨
郑济昌
于炯
贾振红
冷洪勇
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013
1
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