【摘 要】
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图像复原是数字图像处理领域一个重要的研究方向,它是指去除或减轻在获取数字图像过程中发生的图像质量下降(退化),这些退化包括由光学系统、运动等造成的图像模糊,以及源自
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图像复原是数字图像处理领域一个重要的研究方向,它是指去除或减轻在获取数字图像过程中发生的图像质量下降(退化),这些退化包括由光学系统、运动等造成的图像模糊,以及源自电路和光度学因素的噪声。图像复原的目标是对退化的图像进行处理,使它趋向于复原成没有退化的理想图像。图像复原有很多经典方法,像逆滤波法、维纳滤波法、最大熵复原、迭代盲反卷积等。然而,传统方法在解决函数逼近问题时存在着不足,神经网络因为其高速的并行计算能力、鲁棒性和自适应学习能力在这方面显示出优势。BP网络在本质上是一种输入到输出的映射,它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系,而不需要任何输入和输出之间的精确的数学表达式,即不需要显式的表达出它们之间的关系,只要用已知的模式对BP网络加以训练,网络就具有输入输出对之间的映射能力。对许多点扩散函数(PSF)变化难以把握,无法获得退化过程精确模型的情形可以采用BP神经网络复原。本文的主要工作包括:1.基于学习机制,本文提出了一种基于BP神经网络的图像复原算法。在分析图像模糊机制的基础上,为了降低输入维数,采用滑动窗口操作来
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