基于径向基函数神经网络的超分辨率图像重建

• 作者: 朱兵 朱福珍 李冬冬 李金宗 杨学峰
• 来源期刊: 光学精密工程
• 学科: 工学
• 关键词: 图像重建 超分辨率 径向基神经网络 最近邻聚类 向量映射
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 1444-1451
• 分类号: TP183|TP391.4
• 字数: 3325字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/OPE.20101806.1444

摘要

为了突破成像极限,经济可行地获取高质量的卫星图像,提出了一种基于径向基神经网络的超分辨率图像重建算法.以径向基神经网络为基础,依据卫星图像退化模型获取网络训练所需的学习样本图像,采用向量映射的方式加速网络收敛.其中,径向基函数的中心、宽度及网络的隐含层数、连接权值是决定径向基神经网络的关键参数,直接关系到网络的重建性能.采用最近邻聚类算法,动态地建立起基函数的中心及宽度,自适应地确定网络的隐含层数及连接权值.建立起的径向基函数神经网络显著地提高了图像重建性能和网络收敛速度(221 s即可收敛).仿真实验和泛化实验表明,训练好的径向基神经网络可以有效地进行卫星图像的超分辨率重建,效率高,误差小.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李金宗	哈尔滨工业大学图像信息与工程研究所	43	603	13.0	23.0
2	李冬冬	哈尔滨工业大学图像信息与工程研究所	34	261	9.0	15.0
3	杨学峰	哈尔滨工业大学图像信息与工程研究所	4	37	2.0	4.0
4	朱兵	哈尔滨工业大学图像信息与工程研究所	7	59	4.0	7.0
5	朱福珍	哈尔滨工业大学图像信息与工程研究所	3	54	3.0	3.0