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1、本文通過(guò)對(duì)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的降質(zhì)圖像恢復(fù)過(guò)程的研究，從運(yùn)算量、存儲(chǔ)空間和恢復(fù)效果等方面改進(jìn)算法，使時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度有很大的降低，同時(shí)提高圖像恢復(fù)效果。通過(guò)改進(jìn)Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，大大減少了神經(jīng)元的個(gè)數(shù)，同時(shí)具備較好的容錯(cuò)性，降低了計(jì)算要求。根據(jù)Toeplitz循環(huán)矩陣?yán)碚摷捌湫再|(zhì)，將其應(yīng)用于算法的實(shí)現(xiàn)上，減少了計(jì)算量，改善了運(yùn)行效率。 利用模擬退火算法來(lái)增強(qiáng)圖像的恢復(fù)效果，提高了信噪比，改善了圖像的恢復(fù)質(zhì)量；為了取得
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