灰狼算法优化BP神经网络的图像去模糊复原

• 作者: 李萍 王博 王海峰 翟帅华 蔡楠
• 来源期刊: 液晶与显示
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 灰狼优化算法 L-R复原算法 维纳滤波 PSO-BP神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 992-999
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4965字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/YJYXS20193410.0992

摘要

为了解决传统复原算法在退化图像复原过程中过度依赖先验知识弊端,提出利用BP神经网络学习和泛化能力强的优点进行退化图像复原研究.首先,采用BP神经网络进行退化图像的复原研究.然后,针对BP神经网络在学习过程中由于对网络初始值的过度依赖导致网络收敛速度慢、易于陷入局部极小值的缺点.提出利用灰狼优化算法的全局搜索能力对BP神经网络的初始参数进行优化,并利用改进收敛因子与动态权重指导种群移动的方式对灰狼算法进行改进.实验表明,本文提出的改进灰狼算法优化BP神经网络复原方法与维纳滤波算法、L-R复原算法、BP神经网络和PSO-BP神经网络等复原方式相比,收敛速度和复原精度方面得到大幅度提高,在客观的评价标准结构相似度与峰值信噪比方面都获得较好的数值结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李萍	宁夏大学物理与电子电气工程学院	33	102	6.0	8.0
2	王博	宁夏大学物理与电子电气工程学院	7	6	1.0	2.0
3	蔡楠	宁夏大学物理与电子电气工程学院	4	8	2.0	2.0
4	王海峰	宁夏大学物理与电子电气工程学院	3	6	1.0	2.0
5	翟帅华	宁夏大学物理与电子电气工程学院	5	10	2.0	3.0