TY -的A2廖Thunshun w . AU -库马尔,m . AU -米希拉,s . k . AU - Sahu s . s . PY - 2016 DA - 2016/04/24 TI -猫群优化基于人工神经网络滤波器功能链接从计算机断层扫描图像高斯噪声去除SP - 6304915六世- 2016 AB -高斯噪声是一种占主导地位的噪音,这降低了质量,获得计算机断层扫描(CT)图像数据。它创造了困难在病理识别或诊断任何疾病。高斯噪声消除希望改善临床、CT图像的清晰的诊断以及后处理的应用程序。本文提出了进化论的非线性自适应滤波器的方法,使用猫群功能链接人工神经网络(CS-FLANN)删除不需要的噪声。提出了滤波器的结构是基于人工神经网络(FLANN)和功能联系猫群优化(方案)是利用神经网络的最佳选择的重量过滤器。应用过滤器已与现有的线性滤波器相比,像均值滤波器和自适应维纳滤波器。性能指标,如峰值信噪比(PSNR),计算了该滤波器的定量分析。实验评价了现有方法提出了过滤技术的优越性。SN - 1687 - 9724 UR - https://doi.org/10.1155/2016/6304915 - 10.1155 / 2016/6304915摩根富林明应用计算智能和软计算PB - Hindawi出版公司KW - ER