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Fuzzy Crystal Neural Network Implementation of Quantization Fuzzy Trigonometric Functions

机译:量化模糊三角函数的模糊晶体神经网络实现

摘要

The present invention relates to a method for clearing image quality by removing noise from an image, and in particular, a new form for processing an image signal by modifying an existing DBNN (Decisin Based Neural Network) model using a neural network and a fuzzy algorithm. To implement the FDNN (Fuzzy Decision Neural Network).;In other words, FDNN (Fuzzy Decision Neural Network), a new method of processing video signals, uses trigonometric quantization to fuzzy the pixels of the input image and replaces DWW (Weighted Fuzzy Mean) filter used in DBNN. Dynamic Weight Warping) algorithm was used.
机译:本发明涉及一种通过从图像中去除噪声来清除图像质量的方法,尤其涉及一种通过使用神经网络和模糊算法修改现有的DBNN(基于Decisin的神经网络)模型来处理图像信号的新形式。 。为了实现FDNN(模糊决策神经网络);换句话说,FDNN(模糊决策神经网络)是一种处理视频信号的新方法,它使用三角量化对输入图像的像素进行模糊处理,并取代了DWW(加权模糊均值) )DBNN中使用的过滤器。使用了动态权重变形算法。

著录项

  • 公开/公告号KR100298942B1

    专利类型

  • 公开/公告日2001-10-27

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 문성룡;

    申请/专利号KR19980043551

  • 发明设计人 문성룡;

    申请日1998-10-19

  • 分类号H04N5/21;

  • 国家 KR

  • 入库时间 2022-08-22 01:12:08

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