基于Hopfield神经网络的运动模糊图像恢复方法技术

本发明专利技术公开了一种基于Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的运动模糊图像恢复方法，主要解决现有的技术无法在网络达到稳定时收敛到全局极值点的问题。其实现过程为：（１）构造Ｔｏｅｐｌｉｔｚ矩阵Ｈ；（２）计算网络权重矩阵和输入偏置矩阵；（３）计算网络神经元的输入；（４）利用更新规则计算神经元的输出；（５）利用转移函数计算网络的输出；（６）判断神经元是否全部更新结束，如果是，返回步骤（３）；若否，执行步骤（７）；（７）判断是否达到设定的迭代次数，如果是，则得到模糊图像的恢复结果；若否，返回步骤（３），直到达到设定的迭代次数为止。本发明专利技术可获得较好的图像恢复结果并具有较好的收敛性能，可用于对数字图像过程中所出现的运动模糊图像的恢复。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像处理
，具体地说是一种运动模糊图像的恢复方法，该 方法可用于对数字图像过程中所出现的运动模糊图像的恢复。 背聚技术图像恢复是指去除或减轻在获取数字图像过程中发生的图像质量下降现象，它 是图像处理中重要而又富有挑战性的研究内容。对于图像恢复问题，研究者已经提 出了很多方法。传统的恢复方法如逆滤波，维纳滤波，卡尔曼滤波和广义逆的奇异值分解法被 广泛的应用于图像的恢复上，但是这些方法要求图像满足宽平稳过程的假设，而实 际中获取的运动模糊图像无法完全满足这样的假设，从而限制了这些方法对运动模 糊图像的恢复性能以及在实际中的应用。此外，这些方法要求运动模糊图像具有较 高的信噪比，如逆滤波的方法仅适用于高信噪比的图像，这一点更进一步限制了传 统的恢复方法在实际中的应用。近年来，Hopfield神经网络作为一种图像恢复的手段，得到了广泛的应用。韩 国的学者Paik率先对Zhou提出的基于Hopfield神经网络的图像恢复方法进行了改 进，参见文章《Image restoration using a modified Hopfield network》,IEEE Tra本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的运动模糊图像恢复方法，包括如下步骤：　（１）设定Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络迭代次数，利用点扩散函数构造Ｔｏｅｐｌｉｔｚ矩阵Ｈ；　（２）利用Ｔｏｅｐｌｉｔｚ矩阵Ｈ计算Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络权重矩阵 Ｗ和输入偏置矩阵ｂ；　（３）利用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络权重矩阵Ｗ和网络输入偏置矩阵ｂ，计算该网络的第ｉ个神经元输入ｕ↓［ｉ］；　（４）利用第ｉ个神经元输入ｕｉ和Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络权重矩阵Ｗ，计算该网络神经元的第ｉ个神经元 输出Δｘ↓［ｉ］；　（５）利用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络第ｉ个神经元的输出Δｘ↓［ｉ］和Ｈｏｐｆｉ...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：王爽，焦李成，苏开亮，刘芳，钟桦，侯彪，缑水平，杨淑媛，符升高，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：87[中国|西安]