[发明专利]一种基于机器学习的多参数Tikhonov正则化方法有效
| 申请号： | 202011109658.8 | 申请日： | 2020-10-16 |
| 公开（公告）号： | CN112150459B | 公开（公告）日： | 2023-07-21 |
| 发明（设计）人： | 王宏健;罗乃夫;王钊;张凯;任镜霏;韩宇辰 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T5/00;G06N20/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明提供1、一种基于机器学习的多参数Tikhonov正则化方法，其特征是，包括如下步骤：S1、数据收集：确定研究对象并收集符合场景的图片；S2、图像预处理；S3、计算最优Tikhonov正则化参数；S4、图像恢复；S5、根据Tikhonov正则化参数和相对错误率，对结果进行分析。本发明针对满足同类周期边界条件的图像做出了针对性优化，通过预处理以及优化改进的机器学习算法，预先计算出了符合此类图像的最优Tikhonov正则化参数向量。当输入此类受损图像时，可以快速高效地对图像进行恢复，且较传统方案，提升了图像恢复质量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 参数 tikhonov 正则 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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