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1、本文通過對基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的降質(zhì)圖像恢復(fù)過程的研究，從運算量、存儲空間和恢復(fù)效果等方面改進算法，使時間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度有很大的降低，同時提高圖像恢復(fù)效果。通過改進Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，大大減少了神經(jīng)元的個數(shù)，同時具備較好的容錯性，降低了計算要求。根據(jù)Toeplitz循環(huán)矩陣?yán)碚摷捌湫再|(zhì)，將其應(yīng)用于算法的實現(xiàn)上，減少了計算量，改善了運行效率。 利用模擬退火算法來增強圖像的恢復(fù)效果，提高了信噪比，改善了圖像的恢復(fù)質(zhì)量；為了取得
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