典型文献
基于CNN模型的椒盐噪声图像的分类
文献摘要：
为了提高含有椒盐噪声的图像分类的准确性,运用中值滤波法研究了含有椒盐噪声的图像去噪问题.将中值滤波法用于卷积神经网络的预处理环节,通过卷积神经网络模型对滤波后的图像进行分类,得到了以下结果:卷积神经网络模型在测试集上的准确率达到82.86％,比传统的BP神经网络模型的准确率提高19.05个百分点.
文献关键词：
图像去噪;卷积神经网络;中值滤波技术;图像分类
中图分类号：
作者姓名：
赵恩铭;杨松;姚志强;骆成军;杨燕婷;刘光宇;周豹;王辰
作者机构：
大理大学 工程学院,云南 大理 671003
文献出处：
引用格式：
[1]赵恩铭;杨松;姚志强;骆成军;杨燕婷;刘光宇;周豹;王辰-.基于CNN模型的椒盐噪声图像的分类)[J].新乡学院学报,2022(03):27-31
A类：
B类：
椒盐噪声,噪声图像,图像分类,中值滤波法,图像去噪,处理环节,卷积神经网络模型,测试集,百分点,中值滤波技术
AB值：
0.21643
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