Resumen

En este trabajo se presenta un nuevo algoritmo para la restauración ciega iterativa de imágenes. El método extiende a la imagen la ecualización ciega encontrada en el caso de la señal. Se deriva un algoritmo de ecualización ciega de red neuronal y se utiliza junto con la codificación Zigzag para restaurar la imagen original. Como resultado, el efecto de PSF puede ser eliminado utilizando el algoritmo propuesto, lo que contribuye a eliminar la interferencia entre símbolos (ISI). Para obtener la estimación de la imagen original, lo que se propone en este método es optimizar la función de coste de ecualización ciega de módulo constante aplicada a la imagen de TC en escala de grises mediante el método de gradiente conjugado. El análisis del rendimiento de convergencia del algoritmo verifica la viabilidad de este método teóricamente; mientras tanto, se proporcionan resultados de simulación y evaluaciones de rendimiento de métricas de calidad de imagen recientes para evaluar la eficacia del método propuesto.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:método, imagen original, función de coste de ecualización ciega, restauración de imagen ciega iterativa, algoritmo de ecualización ciega de red neuronal, métrica reciente de calidad de imagen, método de gradiente conjugado, imagen ct en escala de grises, algoritmo, ecualización ciega
• Keywords:method, original image, blind equalization cost function, iterative blind image restoration, neural network blind equalization algorithm, recent image quality metrics, conjugate gradient method, grayscale ct image, algorithm, blind equalization