《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》

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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。