Rede Neural de Limite (TNN) com Função de Encolhimento Sigmoidal Suave (SSBS) para redução de ruído em imagens

Neste artigo, propomos um novo método para remoção de ruído no domínio wavelet. Neste método, desenvolvemos uma rede neural de limite (TNN) utilizando um novo tipo de função de limiarização não linear suave como sua função de ativação. Com respeito a esta função, o algoritmo de aprendizado adaptativo baseado em gradiente se torna mais eficiente em encontrar o limiar ótimo para obter o menor erro quadrático médio (LMS) ou o erro quadrático médio mínimo (MMSE). Resultados experimentais mostram que a TNN com algoritmo de aprendizado adaptativo (filtragem não linear adaptativa baseada em TNN) supera alguns outros métodos alternativos na redução de ruído de imagens em termos de obter maior razão pico de sinal para ruído (PSNR) e qualidade visual. O método proposto alcança uma melhoria de até 3,48 dB em relação ao estado da arte na redução de ruído na imagem do Cameraman.