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第二章 图像去噪原理与神经网络简介 9 在上图去噪框架中有几个需要注意的点，第一是分解的图片块的大小不是盲 目的， p p 大小取得不同，则最终去噪的效果也不尽相同，取图片块太小，当噪 声较大时，此时去噪的结果会产生更多的可能性。而加噪的过程是不可逆的，因 此这样一来学习将变得非常复杂，找到公式（2-5）中的逼近 -1 的 f 函数将变更加 困难。另外一方面，虽然理论上来说取更大的 p p 是更好的，但实际情况并不是 如此，图片越大计算量越大，所以一般需要实验后折中取值。为了分开学习降低 复杂度，所以我们得折中选取了一个合适我们去噪模型的尺寸。在这个方面，尺 寸大小对去噪效果的影响在文献[10]中已经做过比较，不再详细展开。另外一点需 要注意的是，图像拆分处理之后是如何聚合并还原成原图像大小的。实际上我们 可以这样理解，对于每一个分别去噪的图片块，经过一个处理函数从 p p 变成 q q ，最后将这些尺寸为 q q 的图片按在原图中像素的位置点重聚回去，如果有 很多不同的图片块具有重叠的像素位置，则对这些重复的位置采用加权求平均或 者高斯平均的方法算出最终聚合回原图变成 m nR  的去噪图像。在神经网络中则是 采用全连接层的方式还原成 m nR  的去噪图像，其整体思想也是拆分再聚合。 2.2 人工神经网络 20世纪 80年代，人工智能领域兴起了人工神经网络（Artificial Neural Network， ANN）的研究热潮，ANN 也被人们简称为神经网络。它是一种仿照生物学中的神 经网络结构而设计的类似的网络结构，有点类似于生物脑细胞中的响应过程，通 过网络拓扑结构模拟生物神经元细胞的连接方式，以大量的简单原件构成一个复 杂的网络，以其强大的并行计算能力，高效的自主学习能力和高容错性能力进行 智能化自适应学习的网络。是一种高度非线性的模拟生物神经系统的网络结构， 可以解决复杂非线性运算和逻辑运算的网络系统。 2.2.1 神经元 如图 2-3 所示，为一个生物神经元，主要有细胞核，树突、轴突、突触、髓鞘 等结构。我们知道生物的脑神经网络由众多神经元一一连接而形成网络，树突和 突触主要用来收集传递信息，轴突主要作用相当于放行兴奋信号，阻挡抑制电平 信号。神经元就像一个处理器，释放或抑制电平信号。

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七、单节锂电池的应用举例 1、 作电池组维修代换品 有许多电池组：如笔记本电脑上用的那种，经维修发现，此电池组损坏时仅是个别电 池有问题。可以选用合适的单节锂电池进行更换。 2、 制作高亮微型电筒 笔者曾用单节 3.6V1.6AH 锂电池配合一个白色超高亮度发光管做成一只微型电筒，使 用方便，小巧美观。而且由于电池容量大，平均每晚使用半小时，至今已用两个多月 仍无需充电。电路如图四所示。

四、锂电池的充放电要求； 1、锂电池的充电：根据锂电池的结构特性，最高充电终止电压应为 4.2V，不能过充， 否则会因正极的锂离子拿走太多，而使电池报废。其充放电要求较高，可采用专用的 恒流、恒压充电器进行充电。通常恒流充电至 4.2V/节后转入恒压充电，当恒压充电 电流降至 100mA 以内时，应停止充电。 充电电流（mA）=0.1～1.5 倍电池容量（如 1350mAh 的电池，其充电电流可控制在 135～ 2025mA 之间）。常规充电电流可选择在 0.5 倍电池容量左右，充电时间约为 2～3小

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