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基于混合神经网络的图像复原方法  
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【英文篇名】 Image restoration based on hybrid neural network
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【作者】 兰妙萍; 李朝锋;
【英文作者】 LAN Miaoping; LI Chaofeng; School of Internet of Things Engineering; Jiangnan University; Key Laboratory of Advanced Process Control for Light Industry; Ministry of Education;
【作者单位】 江南大学物联网工程学院; 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2018年 09期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 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;
【英文关键词】 image restoration; hybrid neural network; Convolutional Neural Network(CNN); mapping relationship; Back Propagation(BP)neural network;
【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。
【英文摘要】 Aiming at the problem that the traditional image restoration method is dependent on the prior knowledge of degenerated image, a new image restoration method based on hybrid neural network is proposed. The hybrid neural network is composed of Convolutional Neural Network(CNN)and BP network. Firstly, the preliminary nonlinear mapping relationship between degenerated image and clear image is established by training CNN. After then, the trained convolutional neural network model is utilized to extract feature v...
【基金】 国家自然科学基金(No.61170120)
【更新日期】 2018-05-11
【分类号】 TP183;TP391.41
【正文快照】 1引言图像复原技术具有广泛的应用领域,近年来已经成为国内外图像界研究的热点问题之一[1]。在获取图像的过程中有许多因素会导致图像质量的下降,如光学系统的像差、大气扰动运动、散焦和系统噪音,它们会造成图像的模糊和变形。图像复原的目的就是由退化图像,选择合适的最优化?

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