基于PCNN的图像高斯噪声滤波的方法

被引:26
作者
石美红
张军英
朱欣娟
张晓滨
机构
[1] 西安工程科技学院信息控制系
[2] 西安电子科技大学计算机学院
[3] 西安交通大学电信学院
关键词
高斯噪声; 脉冲耦合神经网络; 捕获;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
针对图像高斯噪声的特点 ,提出了基于PCNN的图像高斯噪声的滤波新方法。通过对脉冲耦合神经网络运行机理的分析 ,指出网络中神经元间的捕获特性本身在一定程度上起着对图像的滤波作用 ,并介绍了该滤波方法的去噪能力和特点。为进一步适应图像滤波的需要 ,对PCNN的硬限幅函数加以了改进。最后给出了仿真实验的结果 ,验证了该方法的有效性
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共 3 条
  • [1] Neural Mechanisms of Scene Segmentation: Recordings from the Visual Cortex Suggest Basic Circuits or Linking Field Models. Eckhorn R. IEEE Transactions on Neural Networks . 1999
  • [2] nonlinear digital filter: Principle and Applications. Pltas I,Venersanopoulos A N. . 1990
  • [3] Neural network decision directed edge-adaptive kalman filter for image estimation. Mahmood R. Azimi-Sadiadi,Rongrui Xiaoet,et al. IEEE Transactions on Image Processing . 1998