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一种分区BP人工神经网络图像差值算法
被引量：
2
1
作者
钱育蓉
于炯
+1 位作者
英昌甜
杨兴耀
《吉首大学学报（自然科学版）》
CAS
2016年第3期28-33,共6页
为了提高图像插值质量,利用前向反馈人工神经网络(BP-ANN)的自学习、自适应和泛化能力,开展分区BPANN图像差值研究.将图像中待插值像素划分为光滑区和边缘区,每个区分别对应1个BP-ANN进行图像差值操作,并通过3组实验确定分区BP-ANN的网...
为了提高图像插值质量,利用前向反馈人工神经网络(BP-ANN)的自学习、自适应和泛化能力,开展分区BPANN图像差值研究.将图像中待插值像素划分为光滑区和边缘区,每个区分别对应1个BP-ANN进行图像差值操作,并通过3组实验确定分区BP-ANN的网络结构、采点模式和插值流程.结果表明,采用8-16-1拓扑结构的BP-ANN算法可达到图像的可视化质量和时间之间的最佳平衡点;与经典线性均值(LA)图像插值算法相比,分区BP-ANN算法在保持最佳视觉效果的前提下,峰值性噪比高约0.593 8dB.
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关键词
插值
前向反馈人工神经网络
线性
均值
插值
峰值性噪比
网络拓扑
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职称材料
题名
一种分区BP人工神经网络图像差值算法
被引量：
2
1
作者
钱育蓉
于炯
英昌甜
杨兴耀
机构
新疆大学软件学院
出处
《吉首大学学报（自然科学版）》
CAS
2016年第3期28-33,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61462079
61363083
+4 种基金
61262088)
新疆维吾尔自治区青年博士科技人才创新项目(2013731004)
新疆维吾尔自治区高校科研计划项目(XJEDU2012I10)
新疆维吾尔自治区自然科学基金资助项目(2013211A011
2011211A011)
文摘
为了提高图像插值质量,利用前向反馈人工神经网络(BP-ANN)的自学习、自适应和泛化能力,开展分区BPANN图像差值研究.将图像中待插值像素划分为光滑区和边缘区,每个区分别对应1个BP-ANN进行图像差值操作,并通过3组实验确定分区BP-ANN的网络结构、采点模式和插值流程.结果表明,采用8-16-1拓扑结构的BP-ANN算法可达到图像的可视化质量和时间之间的最佳平衡点;与经典线性均值(LA)图像插值算法相比,分区BP-ANN算法在保持最佳视觉效果的前提下,峰值性噪比高约0.593 8dB.
关键词
插值
前向反馈人工神经网络
线性
均值
插值
峰值性噪比
网络拓扑
Keywords
interpolation
back propagation artificial neural network
linear average interpolation
peak signal to noise radio
network topology
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种分区BP人工神经网络图像差值算法
钱育蓉
于炯
英昌甜
杨兴耀
《吉首大学学报（自然科学版）》
CAS
2016
2
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