Resumen

Se propone un nuevo algoritmo de filtrado de imágenes. El algoritmo GA-BPN utiliza el algoritmo genético (GA) para decidir los pesos en una red neuronal de retropropagación (BPN). Tiene mejores características óptimas globales que el algoritmo óptimo tradicional. En este artículo, utilizamos el algoritmo GA-BPN para realizar un trabajo de investigación sobre el filtro de ruido de imágenes. En primer lugar, este trabajo utiliza muestras de entrenamiento para entrenar GA-BPN como detector de ruido. A continuación, utilizamos el GA-BPN bien entrenado para reconocer los píxeles de ruido en la imagen objetivo. Por último, se utiliza un algoritmo de media ponderada adaptativa para recuperar los píxeles de ruido reconocidos por el GA-BPN. Los datos experimentales muestran que este algoritmo ofrece mejores resultados que otros filtros.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:bpn, píxeles de ruido, algoritmo de media ponderada adaptativa, mejores características óptimas globales, filtro de ruido de imagen, algoritmo óptimo tradicional, algoritmo, artículo, algoritmo bpn, datos experimentales
• Keywords:bpn, noise pixels, adaptive weighted average algorithm, better global optimal characteristics, image noise filter, traditional optimal algorithm, algorithm, paper, bpn algorithm, experiment data