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基于Fourier神经网络的图像复原算法
基于Fourier神经网络的图像复原算法
图像复原
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基于Fourier神经网络的图像复原算法
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论文研究-基于Fourier神经网络的图像复原算法.pdf
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由于退化图像的点扩散函数难以准确确定，提出一种基于Fourier正交基函数的前向神经网络图像复原模型，该模型以一组Fourier正交基为隐层神经元的激励函数，根据误差传递算法进行权值修正，达到收敛目标。给出Fourier神经网络及其相应的衍生算法的图像恢复实现步骤。实验表明，该方法能较好地实现图像的复原。
fpm算法，用于傅里叶叠层显微图像恢复
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将传统Ｆｏｕｒｉｅｒ神经网络与忆阻器相结合，用忆阻器做突触，构建新型的忆阻Ｆｏｕｒｉｅｒ神经网络．推导忆导变化与权值更新的关系，提出忆阻突触权值更新规则，构建单输入忆阻Ｆｏｕｒｉｅｒ神经网络，提出忆阻ＢＰ算法对模糊二值图像和灰度进行处理．Ｍａｔｌａｂ仿真实验表明该算法可以有效实现图像复原，提高图像清晰度．忆阻Ｆｏｕｒｉｅｒ神经网络有望用于解决复杂的图像处理问题．
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基于结构和果蝇优化算法的图像复原
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基于MEA-BP神经网络的图像复原方法
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