技术总结
本发明涉及一种基于极限学习机的改进自适应加权平均图像去噪方法，包括如下步骤：1)输入训练图像集和待去噪处理的目标图像；2)利用极限学习机结合像素值和像素的位阶逻辑差对训练图像集进行训练得到极限学习机模型；3)通过极限学习机模型对目标图像进行检测，得到图像噪声位置；4)采用自适应加权平均算法进行图像去噪处理；5)输出去噪处理后的目标图像，并对去噪效果进行评估。本发明方法适用性强、可行性高、计算速度快、实效性高、实用价值高，同时能达到较好的图像去噪效果。
技术研发人员：李丹;吴越;李建元;钱智刚;于海龙;刘兴田;刘飞黄;刘祥
受保护的技术使用者：银江股份有限公司
文档号码：201611154268
技术研发日：2016.12.14
技术公布日：2017.06.06