基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光學(xué)4f系統(tǒng)圖像復(fù)原.pdf

1、光學(xué)小波變換是近年來發(fā)展起來的實時處理信號的一種方法，它結(jié)合了小波變換和光信息處理的優(yōu)點，以并行性和高速實時性為特點，為圖像數(shù)據(jù)壓縮提供了一個有效途徑。光學(xué)小波變換通常采用光學(xué)4f系統(tǒng)來實現(xiàn)。但是由于光學(xué)4f系統(tǒng)存在諸多誤差因素，引起所采集到的圖像存在大量的噪聲。去除光學(xué)系統(tǒng)的噪聲對后續(xù)的圖像數(shù)據(jù)壓縮至關(guān)重要。
　　 隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的深入研究，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的并行計算能力、非線性映射和自適應(yīng)能力等優(yōu)點得到了國內(nèi)外學(xué)者的充分重視，

2、各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在圖像處理領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)對降質(zhì)圖像的復(fù)原，也正是其主要應(yīng)用之一。
　　 本文的主要工作如下：
　　 1.闡述了圖像復(fù)原和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論和研究現(xiàn)狀。
　　 2.基于學(xué)習(xí)機(jī)制，提出了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像復(fù)原算法。由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像復(fù)原是建立在學(xué)習(xí)和訓(xùn)練的基礎(chǔ)上，從而完全避免了一般圖像恢復(fù)的求解退化模型和點擴(kuò)散函數(shù)帶來的問題。
　　 3.提出了基于神經(jīng)網(wǎng)