基于神经网络的微光图像增强与复原

被引：9

作者：

曾桂林 ^{[1
]}

苏秉华 ^{[1
]}

牛丽红 ^{[2
]}

苏学征 ^{[1
]}

机构：

[1] 北京理工大学信息科学与技术学院光电工程系

[2] 深圳大学光电研究所

来源：

兵工学报 | 2006年 / 04期

关键词：

光电子学与激光技术; 微光图像; 图像复原; 图像增强; 图像处理; 神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN911.73 [图像信号处理];

学科分类号：

摘要：

微光图像的退化主要取决于探测器的灵敏度、非线性和噪声。神经网络是一个高度复杂的非线性动力学系统,对于微光图像,提出一种基于多层前向传播(MLP)神经网络的图像增强与复原方法。为了加速训练学习过程,采用加动量项的自适应BP学习方法对网络进行循环迭代训练。实验结果表明,MLP神经网络增强与复原方法是可行的,并且对微光图像的增强与复原具有很好的效果。

引用

页码：652 / 654

页数：3

共 5 条

[1] 基于尺度相关性的微光图像降噪算法及其硬件实现附视频 [J].