【图像重建】基于极限学习机实现图像重建附matlab代码

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智能优化算法 神经网络预测 雷达通信  无线传感器

信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机

1 内容介绍

本文采用 ELM 网络求解 ECT 非线性正问题，以提高求解精度，再将其与传统 Landweber 迭代算法相结合，进行图像重建，算法原理框图如图 3 所示，为叙述方便，将该方法记为 ELM-Landweber 算法。

2 部分代码

clear all;

clc;

close all

% first : you have to prepare your data

x=imread('70.jpg');

x=rgb2gray(x);

subplot(121)

imshow(x)

xlabel('original image');

x=double(x);

for i=1:50

number_neurons=i;% number of neurons

ActivF='sig';% activation function

[prefomance,B,Hnew]=ELM_AE(x,ActivF,number_neurons);

regenerated=Hnew*pinv(B');

subplot(122)

imshow(regenerated);

Tc=num2str(prefomance);

Tc= ['RMSE = ' Tc];

xlabel('regenerated')

title(Tc)

pause(0.25)

end

3 运行结果

4 参考文献

[1]张立峰, 戴力. 基于极限学习机求解正问题的ECT图像重建[J]. 仪器仪表学报, 2021(042-010).

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机、雷达通信、无线传感器等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除。

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最后

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