[發明專利]一種基于小波變換和Hopfield神經網絡的運動模糊圖像恢復方法

有效

• 申請號: 201410380244.7
• 申請日: 2014-08-04
• 公開（公告）號: CN104156919A
• 公開（公告）日: 2014-11-19
• 發明（設計）人: 黨宏社;白梅;張娜
• 申請（專利權）人: 陜西科技大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 西安智大知識產權代理事務所 61215
• 代理人: 段俊濤

1.一種基于小波變換和Hopfield神經網絡的運動模糊圖像恢復方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1，獲取待恢復運動模糊的圖像，并對該圖像進行預處理以消除噪聲；

步驟2，對圖像進行小波變換，在變換域內利用Hopfield神經網絡的恢復算法修正小波系數；

步驟3，再用小波逆變換重構恢復圖像。

2.根據權利要求1所述基于小波變換和Hopfield神經網絡的運動模糊圖像恢復方法，其特征在于，所述步驟1中，

先建立圖像的退化模型，Y＝HX+N；其中，Y表示退化圖像，X表示原始圖像，即要求量，H表示退化函數，N為加性噪聲；

然后，對于獲取的待恢復運動模糊的圖像，采用小波閾值方法進行初步去噪。

3.根據權利要求2所述基于小波變換和Hopfield神經網絡的運動模糊圖像恢復方法，其特征在于，所述步驟2中，對預處理后的圖像進行一層小波分解，得到小波系數陣Y＝[ca，ch，cv，cd]，其中ca代表低頻系數，ch代表水平方向的高頻系數，cv代表垂直方向的高頻系數，cd代表斜邊緣方向的高頻系數，令ca＝Y¹，取X(0)＝H^TY¹為初始值，其中H為退化函數，為一個模糊矩陣；進行迭代運算，根據Hopfield神經網絡的每個神經元狀態變化規則，v_i＝g(u_i)，v_i為每個神經元的狀態，u_i為每個神經元的輸入，使修正后的小波系數X^new＝g(X^old+ΔX)，ΔX表示神經元狀態的變化量，即小波系數的增量，ΔX＝γu_i，γ是引入的一個隨機參數，表征它與輸入的關系，γ>0；對ch、cv和cd做同樣的運算，并行訪問所有系數，修正所有待恢復的小波系數；計算Hopfield神經網絡的能量函數E，計算當小波系數由X^old恢復到X^new時能量的變化量ΔE，設定誤差范圍err，達到誤差范圍則停止計算，否則繼續迭代。

4.根據權利要求1所述基于小波變換和Hopfield神經網絡的運動模糊圖像恢復方法，其特征在于，且ca、ch、cv和cd均位于[-0.5，0.5]區間內。