【用於最大熵图像恢复的神经网络及自适应图像滤波的研究】李怀京.pdf

用于最大熵图象恢复的神经网络及自适应图象滤波的研究研究生.李怀东导师::余类林敲授专业:通信5电子系统研究响:数字图象处理

摘要本文提出了一种新的利用极只煽的约束条件的神经网络用于恢复由于位移变模糊虫数和附如噪声所退化的图家。神经网络图象恢复色扫岑数结计和图象重建两了过程。在过程一中,根据结计的答数特点,本长提出一更为简单安用的神经网终用子周春恢复。在过程二中,利田神结网络自身的能景极小化过程,提出了一相应的快速孙去。利用神经网络的多错能力分什标能力和柏大法的最大平滑后超才帮率性能,可以获得高质是的困象。通过一条列一征及二维图象恢变宾验,征明本文提出的方法能获得比文献 [1] 更优效果的因家。本文远研究了用自适应中值德波器谗除噪声的性说,并提出了困家的绿合恢复法。

证吟,线性恢复法标法简草,恢复连度快,但帐复故果比较差。相对来说,非线性恢复法标去比轻复来,快复连度慢,但性复数果好.近羊来,起丰越多的研完者对非纬性恢爱法感只题。随着计孙机转术日新有异的发展,非线性恢爱法越幸越生示毛的发展谐力.极大恢爱法是一种比数好的非给性恢复法。它具有起分辨率和最大平增甘特点。早在 1967年,Bu9就把最大风理用于谱分析上,提出极大谱分析法,毛根据收到的V了自和关要数值,以过程的煽极大为条件外推出未知的相关西轰值[2]。1972年,Frden独主地发展了最大焰完理在图象恢复中的后用[3了。