该文提出一种基于头脑风暴智能优化算法的BP神经网络模糊图像复原方法（OBSO-BP）。该方法在聚类和变异两方面优化了头脑风暴智能算法,利用头脑风暴优化算法易于解决多峰高维函数问题的特点,自动搜寻BP神经网络更佳的初始权值和阈值,以减少BP网络对其初始权值和阈值的敏感性,避免网络陷入局部最优解,增加网络的收敛速度,减小网络误差,提高图像还原质量。该文采用20张不同的图像,对其模糊图像分别进行维纳滤波复原（Wiener）、基于头脑风暴算法的维纳滤波复原（Wiener-BSO）、BP神经网络复原以及基于头脑风暴算法的BP神经网络（BSO-BP）图像复原实验。实验结果表明,该方法能够取得更好的图像复原效果。
类型: 期刊论文
作者: 梁晓萍,郭振军,朱昌洪
关键词: 图像复原,神经网络,头脑风暴算法
来源: 电子与信息学报 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技
专业: 计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 桂林航天工业学院
基金: 2019年度广西高校中青年教师科研基础能力提升项目(2019KY0802),桂林航天工业学院电子信息重点学科及物联网与大数据应用研究中心项目(KJPT201805)~~
分类号: TP183;TP391.41
页码: 2980-2986
总页数: 7
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