【摘 要】
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针对加权中值滤波器和灰度形态滤波器所共同存在的滤波参数选择问题,将最小绝对均值(LMA)和最小均方(LMS)算法与上述两类滤波器滤波原理结合起来,提出了用于解决滤波参数选择
【机 构】
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中科院合肥分院智能机械研究所,合肥工业大学计算机与信息学院图像信息处理研究室
【基金项目】
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国家自然科学基金，安徽省优秀青年科研项目，安徽省科研项目
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针对加权中值滤波器和灰度形态滤波器所共同存在的滤波参数选择问题,将最小绝对均值(LMA)和最小均方(LMS)算法与上述两类滤波器滤波原理结合起来,提出了用于解决滤波参数选择的自适应优化算法.仿真实验结果表明:一方面,自适应优化算法显著的改善了两类滤波器的性能,具有设计简便,实用性强的特点.另一方面,经过LMS自适应优化算法训练后的灰度形态滤波器性能优于经过LMA自适应优化算法训练后的加权中值滤波器.
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