基于径向基网络的图像修复方法研究及应用

发布时间：2021-07-14 00:12

　　神经网络是统计机器学习中的一个重要研究领域。径向基网络是神经网络中的一种模型,具有“近激活,远抑制”的特点,可以很好地解决一些插值问题。图像修复属于插值问题,近年来一直是研究重点。将径向基网络用于图像修复,可以摒弃传统图像修复方法中一系列复杂的数学计算。为了获取更好的数据集,比较了不同受损类型的多种近邻区域选取方法并采样。然后利用采样的数据集和径向基网络拟合一条修复函数,对受损区域像素进行填补。同时,针对大块缺失的受损图像采用迭代修复的方法,使得修复区域更平滑,修复效果更好。在应用方面,利用改进后的广义RBF网络对地震平切面进行去噪处理。根据地震平切面色度梯度大的特点,将网络的激活函数改用二元高斯函数,由两个输入同时计算像素值。针对采样数据过多,对样本作聚类处理计算数据中心,以数据中心代替同簇中的数据作为隐层神经元,构成广义RBF网络。同时采用基于梯度的方法分别计算横纵两个方向的扩展常数,从而得到更好的去噪效果,使得各类沉积物分布更加清晰。 

【文章来源】：中国石油大学(北京)北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：60 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

1RBF模型

图 2.1.2 标准 RBF 模型Fig. 2.1.2 Standard RBF Model的训练样本与基函数是一一对应的。当数量增多，为解决这一现象，可以用 Gal输入层有 M 个神经元，每一个神经元用L 个神经元(L < N)，每一个神经元用 l 表示 RBF(,,)lX ,其中 {,...,}1 2L 为出层有 Z 个神经元，每一个神经元用 z1、2、...、L, z = 1、2、...、Z)表示。

图 2.1.2 标准 RBF 模型Fig. 2.1.2 Standard RBF Model络络的训练样本与基函数是一一对应的。当数据算量增多，为解决这一现象，可以用 Galerki的输入层有 M 个神经元，每一个神经元用 m L 个神经元(L < N)，每一个神经元用 l 表示，数 RBF(,,)lX ,其中 {,...,}1 2L 为基函输出层有 Z 个神经元，每一个神经元用 z 表= 1、2、...、L, z = 1、2、...、Z)表示。

【参考文献】：
期刊论文
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[3]基于广义回归神经网络的图像修复算法[J]. 王文霞,王春红,葛少磊.  计算机工程与设计. 2017(11)
[4]一种径向基神经网络模型在图书馆能耗监测上的应用[J]. 孙腾,曾雪莲.  智能计算机与应用. 2017(02)
[5]径向基神经网络算法在车牌字符识别中的应用[J]. 刘智.  华侨大学学报(自然科学版). 2017(01)
[6]径向基网络模型在上海地铁客流预测中的应用研究[J]. 王文明,程浩.  智能计算机与应用. 2016(06)
[7]基于粒子群优化径向基神经网络的烧结终点预测研究[J]. 石炜,孙永涛,秦波,龚志华.  铸造技术. 2016(11)
[8]基于PCA优化径向基函数神经网络的毫米波辐射计目标识别[J]. 成亮,朱莉.  微波学报. 2015(S2)
[9]基于迁移学习的径向基函数神经网络学习[J]. 郑雪辉,王士同.  计算机工程与应用. 2016(05)
[10]基于样本块的图像修复改进算法[J]. 韩明珠,郭树旭,臧玲玲,钟菲.  计算机工程与应用. 2015(16)

硕士论文
[1]基于偏微分方程的图像修复技术研究[D]. 王世强.大连理工大学 2014
[2]基于纹理合成的图像修复算法研究[D]. 方宝龙.山东大学 2013



本文编号：3283002