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兽用B超系统小波插值与神经网络方法
兽用B超系统中的小波插值与神经网络的方法是:以低分辨率的兽用B超子图通过插值及神经网络估计近似为高分辨率的兽用B超子图，然后通过逆变换得到较之兽用B超原图像更高分辨率的兽用B超图像。
兽用B超系统的小波插值与神经网络一般估计分为以下3个步骤来进行。
将兽用B超原图进行小波变换，分解成一个低频兽用B超子图像和三个高频兽用B超子图像。分别对三个高频兽用B超子图像进行插值。分别对三个高频兽用B超子图像进行Kohonen神经网络学习，估计出新的三个高频兽用B超子图像。对三幅新形成的兽用B超子图像和原来的一幅低频兽用B超图像进行小波逆变换，重构一幅兽用B超新图像。
兽用B超系统的小波B.zier插值及神经网络相结合的方法重建兽用B超图像的信噪比明显高于小波B.zier插值的信噪比。这主要是因为对小波变换后的高频兽用B超子图像进行B.zier插值后，再进行神经网络学习，优化估计产生新的各高频兽用B超子图像，这样明显比直接进行小波重构兽用B超图像的效果要好，而且还能够除去部分噪声。
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