提出一种基于模糊神经网络的彩色图像滤波方法. 该方法将滤波窗口内的像素矢量作为模糊神经网络的输
入, 根据像素间的矢量距离进行模糊化, 通过模糊推理实现对各个像素加权求均值, 得到中心像素的输出. 输入的模
糊化和模糊推理参数由神经网络的自学习功能自动调整, 实现最优的滤波效果. 对样本图像的处理结果表明, 该滤波
方法对不同类型的噪声均有较好的滤波效果.