典型文献
基于GA-BP的改进高斯均值区域去噪技术
文献摘要：
光纤连接器因其在光传输系统中的重要作用而备受关注,但是其表面附着的杂质会使复原的表面形貌出现噪点.而且现有的检测方法无法准确定位噪点,需要对其进行多次整体降噪处理,以此得到的图像细节保留能力较差.为此提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的改进高斯均值区域去噪技术.首先,对干涉数据进行降维处理;其次,将降维后的数据作为神经网络的训练数据,利用神经网络对噪点进行定位;最后,采用改进的高斯均值滤波对三维图像的噪点位置进行滤波处理.结果表明,通过神经网络判别法得到的噪声像素点为2.45％,相比于阈值判别法具有较高的精度.并且通过改进的高斯均值滤波方法得到的方法噪声差值为474.7,峰值信噪比(PSNR)值为32.56.相比于均值和中值滤波方法,图像细节保持能力较高,复原图像噪点凸起明显减少.因此,它更适用于基于白光干涉原理的自动化检测.
文献关键词：
神经网络;图像处理;光纤连接器;光学工程
中图分类号：
作者姓名：
许学彬;陈博桓;赵楠楠;沈洋;倪军
作者机构：
中国计量大学光学与电子科技学院 杭州 310018;中国计量大学质量与安全工程学院 杭州 310018
文献出处：
引用格式：
[1]许学彬;陈博桓;赵楠楠;沈洋;倪军-.基于GA-BP的改进高斯均值区域去噪技术)[J].电子测量与仪器学报,2022(02):107-113
A类：
B类：
GA,去噪技术,光纤连接器,光传输系统,表面附着,复原,表面形貌,噪点,准确定位,降噪处理,细节保留,遗传算法优化,降维处理,训练数据,均值滤波,三维图像,滤波处理,判别法,声像,像素点,滤波方法,峰值信噪比,PSNR,中值滤波,细节保持,原图,凸起,白光干涉,干涉原理,自动化检测,光学工程
AB值：
0.371958
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