带稀疏惩罚的LCNN盲目图像复原

• 作者: 易涛 朱清新 陈科
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 盲目图像复原 拉辂朗日约束神经网络 稀疏惩罚函数 子带分解
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机工程与应用
• 页码范围: 926-929
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 2286字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2008.06.032

摘要

为了加强算法的稀疏性和稳定性,在SCAD基础上提出了一种新的稀疏惩罚函数,并加入到拉格朗日约束神经网络中,以克服传统盲源分离方法和独立分量分析方法的缺陷,有效地避免了方程的痛态问题,提高盲目图像复原的稀疏性、稳定性和准确性.通过人工数据和真实数据的不同复原算法对比实验,证明了带稀疏惩罚的拉格朗日约束神经网络盲目图像复原技术具有良好的图像复原效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱清新	电子科技大学计算机科学与工程学院	74	1042	16.0	30.0
2	陈科	电子科技大学计算机科学与工程学院	13	78	4.0	8.0
3	易涛	中国电子集团公司第三十研究所	5	38	2.0	5.0