您的位置:山东大学 -> 科技期刊社 -> 《山东大学学报(工学版)》

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

• 机器学习与数据挖掘 • 上一篇    下一篇

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

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
[1] COHENM A, GROSSBERG S. Absolute stability of global pattern formation and parallel memory storage by competitive neural networks[J]. IEEE Transactions on Systems Man & Cybernetics, 1983, 13(5):815-826.
[2] HOPFIELDJ J. Neurons with graded response have collective computational properties like those of two-state neurons[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 1984, 81(10):3088-92.
[3] SONG Y, WEI J. Local hopf bifurcation and global periodic solutions in a delayed predator-prey system[J]. Journal of Mathematical Analysis & Applications, 2005, 301(1):1-21.
[4] LI L, YUAN Y. Dynamics in three cells with multiple time delays[J]. Nonlinear Analysis Real World Applications, 2008, 9(3):725-746.
[5] WANG H, JIANG W. Hopf-pitchfork bifurcation in van der pol's oscillator with nonlinear delayed feedback[J]. Journal of Mathematical Analysis & Applications, 2010, 368(1):9-18.
[6] JIANGW, NIU B. On the coexistence of periodic or quasi-periodic oscillations near a hopf-pitchfork bifurcation in NFDE[J]. Communications in Nonlinear Science & Numerical Simulation, 2013, 18(3):464-477.
[7] RUANS G, FILFIL R S. Dynamics of a two-neuron system with discrete and distributed delays[J]. Physica D Nonlinear Phenomena, 2004, 191(3-4):323-342.
[8] WANG H, WANG J. Hopf-pitchfork bifurcation in a two-neuron system with discrete and distributed delays[J]. Mathematical Methods in the Applied Sciences, 2015, 38(18): 4967-4981.
[9] PAN Y, YU H. Biomimetic hybrid feedback feedforward neural-network learning control[J]. IEEE Transactions on Neural Networks & Learning Systems, 2017(99):1-7.
[10] HU J Y, ZHANG J S, ZHANG C X, et al. A new deep neural network based on a stack of single-hidden-layer feedforward neural networks with randomly fixed hidden neurons[J]. Neurocomputing, 2016, 171(C):63-72.
[11] PAYAL A, RAI C S, REDDY B V R. Analysis of some feedforward artificial neural network training algorithms for developing localization framework in wireless sensor networks[J]. Wireless Personal Communications, 2014, 82(4):1-18.
[12] MASULLI P, VILLAA E P. Dynamics of evolving feed-forward neural networks and their topological invariants[M]. Barcelona, Spain: Springer International Publishing, 2016: 25-46.
[13] WANG P, LU J H, ZHANG Y H. Global relative input-output sensitivities of the feed-forward loops in genetic networks[J]. Neurocomputing, 2012, 78(1):155-165.
[14] MCCULLENN J, MULLIN T, GOLUBITSKY M. Sensitive signal detection using a feed-forward oscillator network[J]. Physical Review Letters, 2007, 98(25): 254101.
[15] 褚江,陈强,杨曦晨.全参考图像质量评价综述[J].计算机应用研究,2014, 31(1):13-22. CHU Jiang, CHEN Qiang, YANG Xichen. A review of all reference image quality evaluation[J]. Computer Application Research, 2014, 31(1):13-22.
[16] 王哲远,李元祥,郁文贤.SAR图像质量评价综述[J].遥感信息, 2016, 31(5):1-10. WANG Zheyuan, LI Yuanxiang, YU Wenxian. SAR image quality assessment overview[J]. Remote Sensing Information, 2016, 31(5):1-10.
[17] 王志明. 无参考图像质量评价综述[J].自动化学报, 2015, 41(6):1062-1079. WANG Zhiming. Overview of no reference image quality assessment[J]. Automation Journal, 2015, 41(6): 1062-1079.
[18] 李俊峰.基于RGB色彩空间自然场景统计的无参考图像质量评价[J].自动化学报,2015, 41(9):1601-1615. LI Junfeng. No reference image quality assessment based on RGB color space natural scene statistics[J]. Automation Journal, 2015, 41(9):1601-1615.
[1] 黄芳,王欣,高国海,沈玲珍,付勋,方宇. 融合主客观评价的图数据Top-k频繁模式挖掘[J]. 山东大学学报 (工学版), 2025, 55(6): 1-12.
[2] 邵孟伟,袁世飞,周宏志,王乃华. 基于BP神经网络和遗传算法的翅片管结构优化[J]. 山东大学学报 (工学版), 2025, 55(6): 76-82.
[3] 邓彬, 张宗包, 赵文猛, 罗新航, 吴秋伟. 基于云边协同和图神经网络的电动汽车充电站负荷预测方法[J]. 山东大学学报 (工学版), 2025, 55(5): 62-69.
[4] 董明书,陈俐企,马川义,张珠皓,孙仁娟,管延华,庄培芝. 沥青路面内部裂缝雷达图像智能判识算法研究[J]. 山东大学学报 (工学版), 2025, 55(3): 72-79.
[5] 贾轩,许吉凯,任艺婧,刘德才,许强,张利. 基于样本扩容和数据驱动的台区理论线损计算方法[J]. 山东大学学报 (工学版), 2025, 55(3): 158-164.
[6] 祝明,石承龙,吕潘,刘现荣,孙驰,陈建城,范宏运. 基于优化长短时记忆网络的深基坑变形预测方法及其工程应用[J]. 山东大学学报 (工学版), 2025, 55(3): 141-148.
[7] 李伟豪,王苹苹,许万博,魏本征. 结构先验引导的多模态腰椎MRI图像分割算法[J]. 山东大学学报 (工学版), 2025, 55(1): 66-76.
[8] 孙尚渠,张恭禄,蒋志斌,李朝阳. 盾构滚刀磨损的影响因素敏感性分析及预测[J]. 山东大学学报 (工学版), 2025, 55(1): 86-96.
[9] 鲁志恒,霍延强,韩汶,杜聪,刘轶鹏,张宏博. 基于图像数据和碎石集料级配与用量的碎石集料空隙率快速检测方法[J]. 山东大学学报 (工学版), 2024, 54(6): 89-99.
[10] 薛健,赵琳,张浩,杨璐,郝凡昌. 改进Faster R-CNN的交通标志检测算法[J]. 山东大学学报 (工学版), 2024, 54(5): 34-41.
[11] 林振宇,邵蓥侠. 基于盖根堡多项式最佳平方近似的谱图网络[J]. 山东大学学报 (工学版), 2024, 54(5): 93-100.
[12] 常新功,苏敏惠,周志刚. 基于进化集成的图神经网络解释方法[J]. 山东大学学报 (工学版), 2024, 54(4): 1-12.
[13] 马翔悦,徐金东,倪梦莹. 基于多尺度特征模糊卷积神经网络的遥感图像分割[J]. 山东大学学报 (工学版), 2024, 54(3): 44-54.
[14] 岳仁峰,张嘉琦,刘勇,范学忠,李琮琮,孔令鑫. 基于颜色和纹理特征的立体车库锈蚀检测技术[J]. 山东大学学报 (工学版), 2024, 54(3): 64-69.
[15] 赵涛,张宁,王小超,马川义,田源,张圣涛,杨梓梁. 基于图神经网络轨迹预测的合流区交通冲突预测方法[J]. 山东大学学报 (工学版), 2024, 54(2): 36-46.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
[1] 李 侃 . 嵌入式相贯线焊接控制系统开发与实现[J]. 山东大学学报(工学版), 2008, 38(4): 37 -41 .
[2] 孔祥臻,刘延俊,王勇,赵秀华 . 气动比例阀的死区补偿与仿真[J]. 山东大学学报(工学版), 2006, 36(1): 99 -102 .
[3] 来翔 . 用胞映射方法讨论一类MKdV方程[J]. 山东大学学报(工学版), 2006, 36(1): 87 -92 .
[4] 余嘉元1 , 田金亭1 , 朱强忠2 . 计算智能在心理学中的应用[J]. 山东大学学报(工学版), 2009, 39(1): 1 -5 .
[5] 陈瑞,李红伟,田靖. 磁极数对径向磁轴承承载力的影响[J]. 山东大学学报(工学版), 2018, 48(2): 81 -85 .
[6] 王波,王宁生 . 机电装配体拆卸序列的自动生成及组合优化[J]. 山东大学学报(工学版), 2006, 36(2): 52 -57 .
[7] 张英,郎咏梅,赵玉晓,张鉴达,乔鹏,李善评 . 由EGSB厌氧颗粒污泥培养好氧颗粒污泥的工艺探讨[J]. 山东大学学报(工学版), 2006, 36(4): 56 -59 .
[8] 王丽君,黄奇成,王兆旭 . 敏感性问题中的均方误差与模型比较[J]. 山东大学学报(工学版), 2006, 36(6): 51 -56 .
[9] Yue Khing Toh1 , XIAO Wendong2 , XIE Lihua1 . 基于无线传感器网络的分散目标跟踪:实际测试平台的开发应用(英文)[J]. 山东大学学报(工学版), 2009, 39(1): 50 -56 .
[10] 刘忠国,张晓静,刘伯强,刘常春 . 视觉刺激间隔对大脑诱发电位的影响[J]. 山东大学学报(工学版), 2006, 36(3): 34 -38 .