Self-organizing migration 알고리즘과 Matlab 코드 구현을 기반으로 한 이미지 노이즈 제거 방법
영상 노이즈 제거는 디지털 영상 처리에 있어 중요한 작업으로, 잡음으로 인해 흐트러진 영상을 원래의 선명한 영상으로 복원하는 것이 목표입니다. SOMA(Self-Organizing Migration Algorithm)는 군집 지능을 기반으로 한 최적화 알고리즘으로, 이미지 노이즈 제거 작업에 사용할 수 있습니다. 이 기사에서는 자기 조직화 전송 알고리즘을 사용하여 이미지 노이즈 제거를 달성하고 해당 Matlab 코드를 제공하는 방법을 소개합니다.
먼저 Matlab의 이미지 처리 툴킷을 가져와서 처리할 이미지를 로드해야 합니다. 우리가 처리할 이미지가 이미지라고 가정하면 다음 코드를 사용하여 로드할 수 있습니다.
image = imread('input_image.jpg');
다음으로, 자기 조직화 전송 알고리즘을 사용하여 이미지의 노이즈를 제거하겠습니다. 자기 조직화 전달 알고리즘은 경쟁 학습 기반의 신경망 알고리즘으로, 입력 데이터의 분포에 따라 뉴런 간의 연결 가중치를 적응적으로 조정할 수 있습니다. 이미지 노이즈 제거 작업에서는 각 픽셀을 뉴런으로 처리하고 자체 구성 전송 알고리즘을 통해 픽셀 간의 상관 관계를 조정할 수 있습니다.
다음은 자기 조직화 전송 알고리즘을 사용하여 이미지 노이즈 제거를 위한 Matlab 코드의 예입니다.
% 参数设置
num_neurons