一种基于 CMAC的图象恢复算法

摘要：

由于影响成象和导致图象退化的因素具有模糊性和不确定性,很难准确地建立图象退化过程的数学模型,因而建立退化过程的逆过程图象恢复十分困难.为了解决这一问题,提出了一种基于CMC的图象恢复算法,该方法利用CMAC神经网络的非线性映射和综合能力,通过对影响成象和导致图象退化的过程进行反向学习来恢复图象.仿真结果表明,用CMAC神经网络能很好地恢复出已退化的图象,并且神经网络模型与学习方法十分简单,便于实时图象恢复.

关键词：图象恢复Cerebellum Model Articulation Controller

所属期刊栏目：6

分类号：TN911.73;TPl83

资助基金：国防科研项目99JS93.4.2

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：780-783