哪些神经网络可以用在图像特征提取上

BP神经网络、离散Hopfield网络、LVQ神经网络等等都可以。BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。

边缘检测网络、卷积层。边缘检测网络：能够提取图片边缘特征的网络是边缘检测网络，这是一种基于卷积神经网络的图像处理模型，能够自动识别并提取出图像中的边缘特征。卷积层：卷积层是深度学习模型中的基础层，通过卷积操作可以提取图像中的局部特征。

卷积层。卷积层是卷积神经网络中的一层，有提取图片边缘特征的能力。卷积层通过应用一系列的滤波器来扫描图像，检测出不同方向和强度的边缘。在网络的较深层，卷积层已经能够学习到更高级别的特征表示，包括图像的边缘特征。

节宽bp是什么意思?

1、节宽bp 是一个计量单位，常用于描述显示器或电视机的分辨率。它指的是垂直方向上的像素数。例如，一个分辨率为1920 x 1080的屏幕，其水平方向上的像素数为1920个，而垂直方向上的像素数则为1080个，因此它的垂直分辨率为1080p，或称1080像素，即1080p的分辨率中的“p”就是指垂直方向。

2、节面在截面图上为一条线，这条线的宽度叫节宽。

3、第八版《机械设计》教材145页 V带的名义长度称为基准长度。是按照一定的方式测量的（具体没说） V带垂直其顶面弯曲时，从刨面看，顶胶变窄，底胶变宽，在这变宽与变窄之间的某个位置宽度保持不变，这个宽度就叫节宽。

4、⑤胸高点（BP）：胸部最高点，即乳头位置。在女装结构设计中，胸省处理时以此点为重要基准。⑥前腋点：位于人体的手臂与胸部的交界处，是测量前胸宽的基准点。⑦后腋点：位于人体的手臂与背部的交界处，是测量后背宽的基准点。⑧袖肘点：位于人体手臂的肘关节处，是确定袖弯线凹势的参考点。

bp生成软件-BP神经网络用什么软件可以实现?

MATLAB！编个程序就能实现的，而且MATLAB有自带的神经网络工具箱。

除了MATLAB能做BP神经网络，还有其他什么软件能做 理论上编程语言都可以，比如VB，C语言，过程也都是建模、量化、运算及结果输出（图、表），但是matlab发展到现在，集成了很多的工具箱，所以用的最为广泛，用其他的就得是要从源码开发入手了，何必舍近求远。

我用的是matlab R2008，一列代表一个样本。其他版本的不知道 2，matlab中神经网络工具箱就已经很方便了，调用函数和修改参数就可以用了。3，net_trainParam.lr代表学习速率，net_trainParam.mc则是动量系数。至于参数的确定，要看具体情况。

你需要的功能比较简单，可以考虑直接使用MATLAB提供的神经网络图形用户界面（Neural Network Graphic User Interface）的功能。在Matlab命令窗口敲nntool命令调出来，打开Network/Data管理器窗口，再点击New，按步骤操作即可。在里面可以设置哪些是训练数据样本，哪些是验证网络泛化能力的样本。

Matlab神经网络工具箱提供了一系列用于建立和训练bp神经网络模型的函数命令，很难一时讲全。下面仅以一个例子列举部分函数的部分用法。更多的函数和用法请仔细查阅Neural Network Toolbox的帮助文档。例子：利用bp神经网络模型建立z=sin（x+y）的模型并检验效果 第1步。

求基于BP神经网络的图像复原算法的matlab代码

1、也比较方便，清除之前在命令行的代码，直接在命令行输入：clc，然后按回车键。重新在命令行输入离散点，采用函数scatter进行画离散点，如：scatter（X，Y，r），r表示离散点显示为红色。比较一下两种方法是否一样，用holdon，使两个图在一副图上面显示出来。

2、图像分类（识别）：图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。

3、研究生往图像处理方向发展，从原则上来说，需要学很多编程开发的语言。java， vb， python， r， c++， matlab等。以下是一些需要用的软件：visual studio Microsoft visual studio community 15/17（一般简称vs），号称宇宙第一的ide，可不是浪得虚名。

4、基于深度学习的超分辨率方法：通过训练深度神经网络学习低分辨率图像与高分辨率图像之间的映射关系，对低分辨率图像进行上采样和重建，从而实现图像清晰度的提高。 基于图像去噪的方法：对于存在噪声的图像，采用去噪算法对图像进行预处理，然后再使用超分辨率方法进行重建。

5、图像盲复原算法中应用最广泛的一类算法， 它不需建立模型， 也不要求PSF 为最小相位系统， 因而跟实际更为接近。在这类算法中， 迭代盲复原算法（IBD）， 基于非负性和决策域的递归逆滤波器算法（NAR2R IF） ，基于高阶统计特性的最小 熵算法等最为典型。