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山东大学学报(工学版) ›› 2018, Vol. 48 ›› Issue (4): 10-19.doi: 10.6040/j.issn.1672-3961.0.2018.063

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基于六维前馈神经网络模型的图像增强算法

张宪红1,张春蕊2*   

  1. 1. 黑龙江工程学院计算机科学与技术学院, 黑龙江 哈尔滨 150001;2. 东北林业大学数学系, 黑龙江 哈尔滨 150001
  • 收稿日期:2018-02-09 出版日期:2018-08-20 发布日期:2018-02-09
  • 通讯作者: 张春蕊(1962— ),女,黑龙江哈尔滨人,教授,博士,主要研究方向为泛函微分方程理论及应用. E-mail:math@nefu.edu.cn E-mail:110464001@qq.com
  • 作者简介:张宪红(1983— ),女,黑龙江哈尔滨人,讲师,博士,主要研究方向为计算机图像处理. E-mail:110464001@qq.com
  • 基金资助:
    黑龙江省哲学社会科学研究规划资助项目(16EDD05);黑龙江工程学院博士科研启动基金资助项目(2017BJ15)

Image enhancement algorithm based on six dimensional feedforward neural network model

ZHANG Xianhong1, ZHANG Chunrui2*   

  1. 1. College of Computer Science and Technology, Heilongjiang Institue of Technogly, Harbin 150001, Heilongjiang, China;
    2. Department of Mathematics, Northeast Forestry University, Harbin 150001, Heilongjiang, China
  • Received:2018-02-09 Online:2018-08-20 Published:2018-02-09

PDF (PC)

617

摘要： 针对滤波去噪对边缘造成的弱化、部分采集图像不清晰以及对比度低的问题,在充分分析模型的动力学性质的基础上,提出一种基于六维前馈神经网络模型的图像增强算法。试验表明:基于六维前馈神经网络模型的图像增强算法可以更好地达到图像增强效果。与其它几种增强算法相比,增强效果清晰,且算法更优。

关键词: 神经网络, 动力系统, 图像处理, 图像增强, 六维前馈神经网络模型

Abstract: Aiming at the problems of weakening the edges caused by filtering denoising, partially indistinct images and low contrast, an image enhancement algorithm based on the six dimension feedforward neural network model was proposed on the basis of fully analyzing the dynamic properties of the model. The experiment showed that the image enhancement algorithm based on the six dimensional feedforward neural network model could better achieve a very good enhancement effect. Compared with other enhancement algorithms, the enhancement effect was clearer and the algorithm was better.

Key words: image enhancement, neural network, six dimensional feed-forward neural network model, dynamic system, image processing

中图分类号: 

  • TP391.4
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