作者投稿和查稿 主编审稿 专家审稿 编委审稿 远程编辑

›› 2004, Vol. 30 ›› Issue (24): 14-16.

• 论文 • 上一篇    下一篇

一种改进的Hopfield神经网络SST图像恢复方法

仲伟波,金声震,宁书年   

  1. 中国矿业大学北京校区计算中心,中国科学院国家天文台空间天文实验室,中国矿业大学北京校区计算中心 北京 100083中国科学院国家天文台空间天文实验室,北京 100012
  • 发布日期:2004-12-25

A New Image Restoration Algorithm of SST Using Hopfield Neural Network

ZHONG Weibo1,2,JIN Shengzhen2,NING Shunian1   

  1. (1. Computing Center of China University of Mining and Technology
  • Published:2004-12-25

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。

关键词: Hopfield神经网络, 模拟退火算法, 遗传算法, SST图像恢复

Abstract: 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.

中图分类号: