Thresholding Neural Network (TNN) Based Noise Reduction with a New Improved Thresholding Function
Publish Year: 1396
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: English
View: 276
متن کامل این Paper منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل Paper (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_CRPASE-3-2_002
تاریخ نمایه سازی: 27 مرداد 1397
Abstract:
In this paper, a new thresholding function is introduced for image de-noising in wavelet domain. In this technique we combined the new thresholding function with discrete wavelet transform (DWT). This thresholding function is continuous and nonlinear, so it is applicable on thresholding neural network (TNN) to act as its activation function. Experimental results have shown the superiority of the proposed technique over some alternative methods available in the literature. The proposed method achieves up to 2.90 dB improvement over the state-of-the-art for de-noising ‘Lena’ image
Authors
Noorbakhsh Amiri Golilarz
Department of Electrical and Electronic Engineering, Eastern Mediterranean University, Cyprus
Hasan Demirel
Department of Electrical and Electronic Engineering, Eastern Mediterranean University, Cyprus