【摘要】：針對高斯模糊圖像,提出了一種基于布谷鳥算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像復(fù)原方法。首先,利用布谷鳥搜索算法(CS)確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值,彌補BP算法對網(wǎng)絡(luò)初始值敏感、易陷入局部極小值等問題;其次,訓(xùn)練布谷鳥算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CS-BP),建立含有退化信息的模糊圖像和原始圖像間的映射關(guān)系;最后,利用該映射關(guān)系對模糊圖像進(jìn)行復(fù)原。采用高斯模糊的Lena圖和Cameraman圖進(jìn)行復(fù)原實驗,與經(jīng)典的維納濾波、BP、粒子群(PSO)-BP方法及最新的核融合法、自適應(yīng)稀疏先驗法作了對比,CS-BP復(fù)原方法得到的復(fù)原圖像視覺效果更佳,且具有更小的歸一化均方誤差(NMSE)和更高的峰值信噪比(PSNR)。實驗結(jié)果表明,所提方法得到的復(fù)原圖像在主客觀評價上都取得了較好的效果。
[Abstract]:A BP neural network image restoration method based on cuckoo algorithm is proposed for Gao Si fuzzy images. Firstly, the initial weight and threshold of BP neural network are determined by the cuckoo search algorithm (CS), which makes up for the problem that BP algorithm is sensitive to the initial value of the network and is prone to fall into a local minimum. The BP neural network (CS-BP) optimized by the Cuckoo algorithm is trained to establish the mapping relationship between the blurred image and the original image with degraded information. Finally, the mapping relationship is used to restore the blurred image. The restoration experiments were carried out by using Gao Si fuzzy Lena diagram and Cameraman diagram. Compared with the classical Wiener filter, particle swarm (PSO) BP method and the latest nuclear fusion method, the adaptive sparse priori method was compared with the CS-BP restoration method, and the visual effect of the reconstructed image was better than that of the CS-BP restoration method. It also has smaller normalized mean square error (NMSE) and higher peak signal-to-noise ratio (PSNR). The experimental results show that the proposed method achieves good results in subjective and objective evaluation.
【作者單位】： 武漢大學(xué)電子信息學(xué)院;
【分類號】：TP18;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2184948