基于神经网络的微光图像增强与复原

摘要

微光图像的退化主要取决于探测器的灵敏度、非线性和噪声.神经网络是一个高度复杂的非线性动力学系统,对于微光图像,提出一种基于多层前向传播(MLP)神经网络的图像增强与复原方法.为了加速训练学习过程,采用加动量项的自适应BP学习方法对网络进行循环迭代训练.实验结果表明,MLP神经网络增强与复原方法是可行的,并且对微光图像的增强与复原具有很好的效果.