【摘 要】
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该文提出了一种利用类似波尔兹曼机的神经网络模型来进行图像恢复与边缘检测的新方法.这种类波尔兹曼机由两类神经元构成,一类是多值状态神经元,它的状态表示像素的灰度值;另
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该文提出了一种利用类似波尔兹曼机的神经网络模型来进行图像恢复与边缘检测的新方法.这种类波尔兹曼机由两类神经元构成,一类是多值状态神经元,它的状态表示像素的灰度值;另一类是二值状态神经元,它的状态表示图像中的不连续性(边缘).这种神经网络模型通过模拟退火来探索最优解.恢复过程有两个步骤,神经网络参数的估计与图像的重构.在第一步中,通过对比网络的能量函数与约束误差函数来估计网络的参数;第二步利用动力学方法来最小化网络的能量函数,进行对图像的恢复.
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