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     獸用B超系統中的小波插值與神經網絡的方法是:以低分辨率的獸用B超子圖通過插值及神經網絡估計近似為高分辨率的獸用B超子圖，然后通過逆變換得到較之獸用B超原圖像更高分辨率的獸用B超圖像。
    獸用B超系統的小波插值與神經網絡一般估計分為以下3個步驟來進行。
    將獸用B超原圖進行小波變換，分解成一個低頻獸用B超子圖像和三個高頻獸用B超子圖像。分別對三個高頻獸用B超子圖像進行插值。分別對三個高頻獸用B超子圖像進行Kohonen神經網絡學習，估計出新的三個高頻獸用B超子圖像。對三幅新形成的獸用B超子圖像和原來的一幅低頻獸用B超圖像進行小波逆變換，重構一幅獸用B超新圖像。     獸用B超系統的小波B.zier插值及神經網絡相結合的方法重建獸用B超圖像的信噪比明顯高于小波B.zier插值的信噪比。這主要是因為對小波變換后的高頻獸用B超子圖像進行B.zier插值后，再進行神經網絡學習，優化估計產生新的各高頻獸用B超子圖像，這樣明顯比直接進行小波重構獸用B超圖像的效果要好，而且還能夠除去部分噪聲。