《表1 SMF和GA-BPN算法在同一图像不同噪声水平下还原PSNR比较》
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《基于GA-BPN的家庭服务机器人视觉图像去噪方法》
采用机器人图片作为测试图像,在同样的条件下,分别添加10%到90%的噪声密度图像,将图像作为测试样本计算加噪过后的图像中的中值、ROLD特征值的方法用于识别噪声噪声能力。为了验证效果,主要的实验内容为噪声还原。目标为检测本算法在各种图像、各种主要噪声水平下的滤波能力。采用经典中值滤波法(Standard Median Filter,SMF)和本文算法GA-BPN进行滤波,计算出它们的峰值信噪比(简称PSNR),如表1所示。
图表编号 | XD0092058000 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.09.28 |
作者 | 闫德林、朱永红、夏力、蒋超、王俊祥 |
绘制单位 | 景德镇陶瓷大学机电学院、景德镇陶瓷大学机电学院、景德镇陶瓷大学机电学院、景德镇陶瓷大学机电学院、景德镇陶瓷大学机电学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |