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2005 | OriginalPaper | Buchkapitel

Image Denoising Using Stochastic Chaotic Simulated Annealing

verfasst von : Lipo Wang, Leipo Yan, Kim-Hui Yap

Erschienen in: Intelligent Multimedia Processing with Soft Computing

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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In this Chapter, we present a new approach to image denoising based on a novel optimization algorithm called stochastic chaotic simulated annealing. The original Bayesian framework of image denoising is reformulated into a constrained optimization problem using continuous relaxation labeling. To solve this optimization problem, we then use a noisy chaotic neural network (NCNN), which adds noise and chaos into the Hopfield neural network (HNN) to facilitate efficient searching and to avoid local minima. Experimental results show that this approach can offer good quality solutions to image denoising.

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Metadaten
Titel
Image Denoising Using Stochastic Chaotic Simulated Annealing
verfasst von
Lipo Wang
Leipo Yan
Kim-Hui Yap
Copyright-Jahr
2005
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/3-540-32367-8_19

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