【摘 要】
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针对传统BP神经网络容易陷入局部极小,训练时间长等缺陷,提出一种遗传算法优化BP神经网络的方法定位图像中的椒盐噪声位置,之后结合自适应均值滤波方法滤除图像中的椒盐噪声。首先采用遗传算法对神经网络的初始权值和阈值进行优化后再用来训练网络,然后用训练好的神经网络对图像像素进行分类,分为噪声像素和非噪声像素,接着用自适应均值滤波对噪声像素进行滤除,非噪声像素不进行任何处理直接输出。实验表明,该方法网络泛
【基金项目】
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第四期江苏省职业教育教学改革研究课题“互联网+时代综合课程数字化教学资源开发与实践——以《工业机器人技术应用》课程为例(ZZZ6)”。
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针对传统BP神经网络容易陷入局部极小,训练时间长等缺陷,提出一种遗传算法优化BP神经网络的方法定位图像中的椒盐噪声位置,之后结合自适应均值滤波方法滤除图像中的椒盐噪声。首先采用遗传算法对神经网络的初始权值和阈值进行优化后再用来训练网络,然后用训练好的神经网络对图像像素进行分类,分为噪声像素和非噪声像素,接着用自适应均值滤波对噪声像素进行滤除,非噪声像素不进行任何处理直接输出。实验表明,该方法网络泛化性能强,椒盐噪声检测精度高,滤波效理想。
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