期刊文献+

一种改进的Hopfield神经网络SST图像恢复方法 被引量:2

A New Image Restoration Algorithm of SST Using Hopfield Neural Network
下载PDF
导出
摘要 提出了采用三元存储结构和图像分块的改进算法,同时利用模拟退火算法和遗传算法来提高恢复算法的收敛速度,从而进一步提高图像恢复的实时性。最后利用所提出的基于Hopfield神经网络的快速恢复方法进行模拟计算,其运算效率和恢复结果都能达到SST图像恢复的使用要求。 The algorithm is modified to reduce its space and time complexities. And the simulated annealing algorithm and genetic algorithm are used to make the neural network stable quickly. At last an image is processed using the new restoration algorithm based on the Hopfield neural network produced in this paper. The result and the computation cost are both better than the traditional algorithm and the faster algorithm is proved to be effective in processing SST image.
出处 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第24期10-12,共3页 Computer Engineering
基金 国家"863"计划基金资助项目(863-2.5.1.25)
关键词 HOPFIELD神经网络 模拟退火算法 遗传算法 SST图像恢复 Hopfield neural network Simulated annealing algorithm Genetic algorithm SST image restoration
  • 相关文献

参考文献3

  • 1ZHOU Yitong, Chellappa R, Vaid A, et al. Image Restoration Using a Neural Network. IEEE Trans. on Acoustics, Speech and Signal Processing, 1998, 36(7): 1141-1151
  • 2Paik J K, Aggelos K. Katsaggelos Image Restoration Using a Modified Hopfield Network. IEEE Trans. on Image Processing, 1992, 1(1): 49-63
  • 3Stuart G, Donald G. Stochastic Relaxation Gibbs Distributions and the Buyesian Restoration of Images. IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1984, 6(7): 721-741

同被引文献4

引证文献2

二级引证文献6

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部