基于神经网络的降质图像恢复

• 作者: 潘梅森 肖政宏
• 来源期刊: 湖南文理学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 时间复杂度 空间复杂度 图像恢复 Toeplitz矩阵
• 年，卷（期）: 2005,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机·电气
• 页码范围: 59-63
• 页数: 5页
• 分类号: TP391|TP183
• 字数: 4047字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6164.2005.03.019

摘要

以基于离散Hopfield神经网络的图像恢复模型为基础,研究基于神经网络解决降质图像恢复问题. 从Toeplitz循环矩阵和模拟退火算法等二个方面对该算法进行改进,使时间复杂度和空间复杂度大大降低,同时提高了图像的恢复效果. 实验表明,改进算法对于降质图像恢复是有效的,比传统的逆滤波、维纳滤波方法具有更好的峰值信噪比.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖政宏	湖南文理学院计算机科学与技术系	20	176	7.0	13.0
2	潘梅森	华中科技大学计算机科学与技术学院	43	296	10.0	16.0