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发表时间：2011-01-01
摘要:
基于图像最大熵分析,提出了一种基于Hopfield神经网络优化的图像恢复算法.将图像恢复问题转化为Hopfield神经网络优化问题,取恢复图像熵函数最大以及原始图像与恢复图像之间的误差平方和最小作为图像恢复的目标,构造能量函数连续型Hopfield神经网络模型,由Hopfield神经网络能量函数极小化可得到问题的优化解,其算法通过仿真实验.验证了算法的优越性.
刊名：江西科学
发表时间：2002-04-01
摘要:
通过分析运动模糊图像的机理,建立了图像退化和恢复的数学模型,在此基础上采用了Moore-Penrose逆求得最佳逼近解.此法整体性强,无误差的迭代累加,恢复图像的视觉质量好.
刊名：微电子学与计算机
发表时间：2014-08-01
摘要:
图像的不失真恢复是图像处理领域的难点所在，传统的图像恢复方法采用基于图像信息估计恢复的方法，在图像估计位置采用多角度估计，出现重叠估计问题，造成了图像恢复后痕迹点明显，恢复的图像质量很差。对此提出了一种基于无迹点关联分析的图像恢复方法，将图像中的点分为无迹点和有迹点，对于无迹点，通过多帧图像之间的相关关系进行预测恢复，由于无迹点与有迹点相邻，所以图像点之间含有一定的相关性，通过相关度衡量评判，最终实现图像恢复。采用一组图像进行测试，结果显示，基于无迹点关联的方法，图像可以被很好地恢复，具有很好的应用价值。
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