改进的空间自适应规整化图像复原

在对空间自适应规整化图像复原算法的研究中发现,如果图像中混杂有椒盐噪声,则自适应算法的复原效果并不理想。针对这一问题,提出了一种新的可见度函数,用模糊熵代替均方差作为评价图像灰度值变化程度的判据,使得算法在提高复原图像质量的同时,能够适应更多类型噪声的干扰。仿真实验结果表明,在椒盐噪声存在的情况下,新算法的性能远优于原算法,对模糊-噪声图像的复原结果也在实验中给出。     

基于混沌神经网络的图像复原算法

文章提出了一种基于混沌神经网络的图像复原新算法。在对退化图像进行复原的过程中,针对Hopfield算法易于陷入局部极小的缺点,在Hopfield神经网络中引入暂态混沌和时变增益,充分利用混沌理论的全局搜索性能进行＂粗＂搜索,当搜索到全局最优解附近时,再利用Hopfield算法进行局部搜索。通过对图像复原后的效果进行比较,证明基于混沌神经网络方法得到的图像复原的信噪比更高,目视效果更加。     

基于小波混沌神经网络的图像复原算法

提出了一种将小波理论和混沌理论应用于改进的连续Hopfield神经网络的图像复原算法.文章在Hopfield神经网络应用于图像复原基础上,引入小波理论和混沌理论对Hopfield网络进行训练和调整,给出具体的小波混沌神经网络算法方案设计,并将改进后的算法应用于图像复原仿真.实验结果证明该小波混沌神经网络的图像复原方法得到的复原图像信噪比更高,可视效果更佳.     

基于RBF神经网络的COSM图像复原算法

在计算光学切片显微技术成像中,每幅切片图像都要受到其他离焦层信息的干扰,引起图像模糊。针对此问题提出了一种基于RBF神经网络的复原算法,利用神经网络的学习和泛化能力,用一组样本图像对网络进行训练,建立含有离焦模糊信息的模糊三维图像与其对应清晰图像间的非线性映射关系,然后用训练好的网络进行图像复原。实验证明该算法的复原速度快,且复原的三维图像在主观视觉和定量分析上都获得了较好的效果。     

基于细胞神经网络的图像复原新方法

针对图像复原方法普遍运算量大的问题,提出了一种利用细胞神经网络进行图像复原的新方法,并首先提出了易于硬件实现的基于边缘方向判据的正则化复原方法;然后通过细胞神经网络的能量函数设计合适的网络参数来对该正则化函数进行细胞神经网络实现。仿真结果表明,该新方法是有效的,复原效果优于有约束的最小二乘复原法和已有的细胞神经网络图像复原法,而且由于细胞神经网络的并行性和硬件易实现性,使该新方法可以实时进行图像复原。     

基于连续函数的自反馈Hopfield神经网络图像复原算法

在分析图像复原的Hopfield神经网络恢复算法的基础上,提出了一种基于连续函数的全并行自反馈改进算法,利用该算法对匀速直线运动模糊图像进行复原,并与Paik方法得到的复原图像进行比较,发现该方法得到的复原图像信噪比提高显著,且恢复过程加快。     

基于Chebyshev神经网络的图像复原算法

退化图像的点扩散函数难以准确确定,为此,提出一种基于Chebyshev正交基函数的前向神经网络图像复原算法。该算法以一组Chebyshev正交基为隐层神经元的激励函数,采用BP算法对权值进行修正,达到收敛目标。给出2类Chebyshev神经网络的实现步骤及其相应衍生算法的图像恢复实现步骤。实验结果表明,该算法能较好地实现图像复原。     

基于调和模型的快速神经网络图像复原算法

针对传统神经网络图像复原算法在复原过程中模糊图像边缘,收敛速度慢等不足,提出一种基于调和模型的快速神经网络图像复原算法.在该算法中,图像复原模型的正则化项采用调和模型,并在每次网络状态更新时引入最陡下降方法,使得网络能量迅速减小.实验表明,提出的算法能够很好复原图像的边缘特征,并具有快速收敛等优点.     

基于遗传算法和LM优化的BP神经网络的图像复原算法

提出了一种针对图像复原的GA-BP算法.在对退化图像进行复原的过程中,针对BP算法易陷入局部极小、收敛速度慢的缺点,根据遗传算法具有全局寻优的特点,充分利用遗传算法的全局搜索性能进行"粗"搜索,当搜索到全局最优点的附近时,再采用BP算法进行局部搜索,将两者结合起来形成GA-BP算法.通过对图像复原后的效果进行比较,实验表明该算法可以有效的应用于图像复原.     

基于Fourier神经网络的图像复原算法*

由于退化图像的点扩散函数难以准确确定,提出一种基于Fourier正交基函数的前向神经网络图像复原模型,该模型以一组Fourier正交基为隐层神经元的激励函数,根据误差传递算法进行权值修正,达到收敛目标。给出Fourier神经网络及其相应的衍生算法的图像恢复实现步骤。实验表明,该方法能较好地实现图像的复原。     

基于NAS-RIF算法和神经网络的图像盲复原

在图像盲复原中,NAS-RIF算法在无噪情况下,能够得到较好的复原结果,但是对有观测噪声的图像复原效果不理想。而Hopfield神经网络有利于缓解图像复原过程中的震铃效应,但前提是知道退化图像的点扩展函数。将二者相结合提出一种基于NAS-RIF算法和神经网络的图像盲复原新算法,首先由NAS-RIF算法先估计出退化图像的点扩展函数,再利用Hopfield神经网络算法对其进行复原。实验结果表明,该算法具有较好的盲复原效果。     

小波域噪声分布估计的自适应正则化图像恢复

提出一种正则化图像恢复中自适应选择局部正则化参数的方法．首先提出局部正则化参数的大小应正比于降质图像局部噪声方差;然后在小波域内给出一种估计降质图像局部噪声方差的算法;最后根据小波域噪声方差估计值的分布自适应地确定局部正则化参数．实验结果表明,对于存在多种类型噪声的降质图像,文中方法对噪声方差的估计在分布上与真实噪声一致,而在恢复效果上则要优于Katsaggelos所提出的方法．     

基于交替迭代和神经网络的盲目图像恢复

提出了种盲目图像恢复模型：退化图像经傅立叶变换后在频率域通过交替迭代的方式分解出原始图像和点扩展函数,当大致估计出退化模型的点扩展函数的类型及其参数后,用基于Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的方法进行精确恢复,以提高恢复质量．实验证明,这种恢复模型可以在未知点扩展函数的情况下取得较好的恢复效果．     

基于Hessian矩阵范数正则化方法的共聚焦图像复原

对于泊松噪声污染下的模糊共聚焦图像复原问题,为解决传统方法中存在的阶梯效应,提出了一种基于Hessian矩阵范数的正则化方法.在泊松概率模型的基础上,该方法引入Hessian矩阵范数作为正则条件,并应用交替方向乘子法和梯度投影方法求解最优化模型.在激光扫描共聚焦显微镜实验中,所获得的复原图像质量优于传统方法,此结果证明了该方法可以有效地复原泊松噪声污染下的模糊共聚焦图像.     

基于空间自适应正则化和Hopfield网络的图像盲复原方法

本文在研究空间自适应正则化和Hopfield神经网络图像复原算法的基础上,综合两者的优点,提出了一种退化图像的盲复原方案,先对退化图像利用SAR算法进行先验辨识,再利用基于连续函数的全并行自反馈改进Hopfield神经网络算法进行精确的复原。仿真证明,此方案的盲复原结果图像的质量有很大改善。