典型文献
基于D-S可信度加权模型的高密度脉冲噪声识别算法
文献摘要：
D-S证据理论在解决不确定性问题上具有明显的优势,但是用该理论识别脉冲噪声时会出现证据冲突问题,讨论了产生冲突的三种情形,并针对这三种情形提出了基于D-S可信度加权模型的高密度脉冲噪声识别算法.该算法引入冲突系数来量化证据的冲突程度,利用可信度来进一步修正证据,从而给出更为合理的噪声识别信息,最后,该算法将修正后的证据根据D-S证据理论进行融合,并使用Pignistic概率转换得到概率分布函数,完成脉冲噪声的识别.仿真实验结果表明,本文算法有效地解决了检测噪声时出现的证据高冲突问题,即使在95％的高密度噪声的情况下,仍然能进行有效的噪声识别,并在滤波后,很好地保留了图像的细节信息.
文献关键词：
脉冲噪声识别;证据理论;信息冲突;可信度
中图分类号：
作者姓名：
马晓剑;李梦娜;王金凤
作者机构：
东北林业大学理学院,黑龙江 哈尔滨150040
文献出处：
引用格式：
[1]马晓剑;李梦娜;王金凤-.基于D-S可信度加权模型的高密度脉冲噪声识别算法)[J].传感技术学报,2022(06):769-777
A类：
脉冲噪声识别,Pignistic
B类：
可信度,信度加权,度脉冲,识别算法,证据理论,决不,证据冲突,概率转换,概率分布函数,细节信息,信息冲突
AB值：
0.182093
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