基于混合神经网络的图像复原方法

• 作者: 兰妙萍 李朝锋
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 图像复原 混合神经网络 卷积神经网络 映射关系 反向传播(BP)神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 201-206
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5084字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1611-0405

摘要

针对传统图像复原方法对先验知识的依赖性问题,提出一种基于混合神经网络的图像复原方法.混合神经网络由卷积神经网络(Convolutional Neural Network)与BP神经网络组成.首先,通过训练卷积神经网络初步建立退化图像与真实图像之间的非线性映射关系,再利用训练好的卷积网络模型提取特征向量作为BP神经网络的输入.最后,通过训练BP神经网络实现图像复原.实验表明,该方法具有较高可行性,在小尺度的模糊核上的复原效果优于现有方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李朝锋	江南大学物联网工程学院	48	430	12.0	19.0
5	兰妙萍	江南大学物联网工程学院	1	7	1.0	1.0