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基于头脑风暴优化算法的BP神经网络模糊图像复原

梁晓萍 郭振军 朱昌洪

引用本文: 梁晓萍, 郭振军, 朱昌洪. 基于头脑风暴优化算法的BP神经网络模糊图像复原[J]. 电子与信息学报, 2019, 41(12): 2980-2986. doi: 10.11999/JEIT190261 shu
Citation:  Xiaoping LIANG, Zhenjun GUO, Changhong ZHU. BP Neural Network Fuzzy Image Restoration Basedon Brain Storming Optimization Algorithm[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2019, 41(12): 2980-2986. doi: 10.11999/JEIT190261 shu

基于头脑风暴优化算法的BP神经网络模糊图像复原

    作者简介: 梁晓萍: 女,1992年生,硕士,研究方向为计算机图像处理等;
    郭振军: 男,1977年生,高级工程师,博士,研究方向为物联网及应用、无线传感网等相关技术;
    朱昌洪: 男,1978年生,高级工程师,研究方向为物联网及应用、无线传感网等相关技术
    通讯作者: 郭振军,zjguo666@126.com
  • 基金项目: 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资助(KJPT201805)

摘要: 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。

English

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  • 图 1  图像退化模型

    图 2  BP神经网络结构

    图 3  OBSO-BP图像复原流程图

    图 4  不同隐含层节点数的BP网络还原实验

    图 5  BSO-BP训练样本

    图 6  不同图像还原对比实验

    图 7  不同方法图像还原PSNR

    图 8  OBSO-BP和BSO-BP收敛曲线

    图 9  不同模糊参数OBSO-BP算法复原PSNR

    图 10  OBSO-BP抗噪性能测试结果

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  • 通讯作者:  郭振军, zjguo666@126.com
  • 收稿日期:  2019-04-17
  • 录用日期:  2019-09-03
  • 网络出版日期:  2019-09-12
  • 刊出日期:  2019-12-01
通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
  • 1. 

    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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