Detta dokument presenterar ett nytt beslutsbaserat fuzzy filter baserat på stöd vektor maskiner och Dempster-Shafer evidensteori för effektiv bullerdämpning och detaljbevarande. Det föreslagna filtret använder en SVM-impulsdetektor för att bedöma om en ingångspixel är bullrig. Beviskällor extraheras, och sedan fusionen av bevis baserat på evidensteorin ger en funktion vektor som används som ingångsdata för den föreslagna SVM-impulsdetektorn. En luddig filtreringsmekanism, där vikterna konstrueras med hjälp av ett neuralt nätverk för motpropagation, används. Experimentella resultat visar att det föreslagna filtret har bättre prestanda när det gäller bullerdämpning och detaljbevarande.
I REF Lin identifieras impulsbuller med Support Vector Machine och tar bort det med ett suddigt filter.
SVM-based Filter Using Evidence Theory and Neural Network for Image Denosing
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Software Engineering and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}