【摘 要】
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针对传统复原算法在退化图像复原过程中存在明显滞后的问题，建立了一种改进的鲸鱼算法（Improved Whale Optimization Algorithm，IWOA）-BP神经网络图像复原模型。首先，通过Tent混沌增强初始种群的均匀性和多样性；其次，采用非线性权重和改进的收敛因子，平衡算法的全局搜索与局部寻优能力；最后，结合Levy飞行策略更新个体位置，帮助算法跳出局部最优。随后采用经典图像数
【基金项目】
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广东省季华实验室项目（X190071UZ190）； 广东省自然科学基金资助（2021A1515011908）；
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针对传统复原算法在退化图像复原过程中存在明显滞后的问题，建立了一种改进的鲸鱼算法（Improved Whale Optimization Algorithm，IWOA）-BP神经网络图像复原模型。首先，通过Tent混沌增强初始种群的均匀性和多样性；其次，采用非线性权重和改进的收敛因子，平衡算法的全局搜索与局部寻优能力；最后，结合Levy飞行策略更新个体位置，帮助算法跳出局部最优。随后采用经典图像数据，建立IWOA-BP模型。选取PSNR、SSIM和NMSE作为网络模型的评价指标，与BP、GWO-BP、WOA-BP进行对比。实验结果表明IWOA-BP模型图像复原视觉效果更好，提高了图像复原的质量。
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