基于神经网络的光学4f系统图像恢复（高清硕士论文）

简介：
本论文探讨了利用神经网络技术优化光学4f系统的图像恢复方法，旨在提高图像清晰度与分辨率，为高清图像处理提供新思路。 目录 摘要 ABSTRACT 1 绪论 1.1 引言 1.2 国内外发展现状 1.2.1 光学信息处理的发展 1.2.2 光学小波的发展 1.3 论文研究的背景和意义 1.4 论文的主要内容 2 图像复原基础 2.1 图像复原概述 2.1.1 图像退化模型 2.1.2 图像复原与图像增强 2.1.3 传统的图像复原方法 2.2 图像盲复原的方法 2.2.1 图像盲复原介绍 2.2.2 图像盲复原的分类 2.3 图像复原效果的评价标准 2.3.1 主观评价标准 2.3.2 客观评价标准 2.4 本章小结 3 人工神经网络在图像复原中的应用 3.1 人工神经网络概述 3.2 人工神经网络的特点 3.3 人工神经网络的应用领域 3.4 基于人工神经网络的图像复原技术的研究现状 3.5 神经网络在图像复原中的应用 3.5.1 基于 Hopfield 网络的图像复原 3.5.2 基于 ARMA 模型的人工神经网络图像复原 3.5.3 基于 BP 神经网络的图像复原 3.6 本章小结 4 基于 BP 神经网络的图像复原算法 4.1 基本原理 4.2 BP 神经网络方法研究 4.2.1 BP 网络概述 4.2.2 BP 学习算法概述 4.3 BP 网络的结构设计及参数配置 4.3.1 输入和输出层的设计 4.3.2 网络层数的确定 4.3.3 隐含层神经元数的确定 4.3.4 初始权值的选取 4.3.5 训练函数的选择 4.4 实验结果及数据分析 4.5 改进的基于图像分块的复原算法 4.5.1 改进算法的原理 4.5.2 改进算法的计算复杂度分析 4.5.3 改进算法的试验结果 4.6 本章小结 5 基于神经网络集成的图像复原 5.1 引言 5.2 神经网络集成研究进展 5.2.1 概述 5.2.2 实现方法 5.3 基于遗传算法的选择性神经网络集成 5.4 实验结果与分析 5.5 本章小结 6 总结与展望 致谢 参考文献 附录 A 参加的课题： B 发表的论文： C 国家发明专利