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针对遗传算法进行图像恢复时运算复杂度高的问题,提出一种基于模糊遗传算法的图像分块恢复方法。将大尺寸的灰度退化图像均匀划分为若干子图块,对各子图块依次采用遗传算法进行恢复,并将其直方图统计数据输入模糊逻辑控制器自适应地调整适应度函数的参数、适应度拉伸时的退火初始温度、交叉概率和变异概率,最后将恢复后的子图块重组为整幅图像并对因分块所造成的边界噪声进行相应处理。仿真结果表明,该方法可有效降低遗传算法进行图像恢复的复杂度,恢复图像的质量也较维纳滤波法和传统遗传算法有明显提高。 相似文献
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字符识别一直是一个热点问题,而人工神经网络具有并行计算能力、容错能力、泛化能力,以及任意精度逼近未知非线性对象的特点,将人工神经网络应用在字符识别中,提高字符的识别率与识别效率就具有了可行性.论文着重介绍BP神经网络数字识别系统的设计方法和步骤,指出该系统不仅可以识别数字,而且经过BP神经网络的适当改变,可以实现英文字符、简单汉字和混合字符数据的识别. 相似文献
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