目 录（版权归原作者所有） 摘 要 ...........................................................................................................................I ABSTRACT..................................................................................................

不可避免地，在成像，复制，扫描，传输和显示。本文对这一问题进行了系统的分析研究。 BP神经网络的降质图像清晰度处理。拟议方案增加隐藏层和输出层的输出范围，设置可变步长大小，加快了神经网络的学习速度，并避免了过度学习权重的校正并加快了神经网络的收敛速度。它可以保留更深刻的图像信息，大大增强降级后的对比度图像，有效增强降级图像的整体质量并获得更多理想的图像清晰度效果，同时处理在不良条件下获取的降级图像情况。