一种基于PCNN赋时矩阵的图像去噪新算法

被引：19

作者：

刘勍 ^{[1
]}

马义德 ^{[2
]}

机构：

[1] 天水师范学院物理与信息科学技术学院

[2] 兰州大学信息科学与工程学院

来源：

电子与信息学报 | 2008年 / 08期

关键词：

图像去噪; PCNN; 赋时矩阵; 脉冲噪声;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN911.73 [图像信号处理];

学科分类号：

摘要：

该文从图像脉冲噪声的特点出发,提出了基于脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Networks,PCNN)赋时矩阵的图像去噪算法。赋时矩阵是由PCNN产生的一种从空间图像信息到时间信息的映射图,在图像处理中,赋时矩阵包含有与空间相联系的有用信息。计算机仿真结果表明,通过对PCNN赋时矩阵分析与处理,综合运用相关方法,可以有效地滤除被脉冲噪声污染的图像噪声,且恢复图像的视觉效果明显地好于中值滤波、均值滤波及维纳法得到的结果,其信噪比高、去噪能力强、对边缘和细节的保护性好、适应性强。

引用

页码：1869 / 1873

页数：5

共 3 条

[1] 一种基于交叉熵的改进型PCNN图像自动分割新方法 [J].

刘勍 ;

马义德 ;

钱志柏 ;

不详 .

中国图象图形学报 , 2005, (05) :579-584

[2]

Yide Ma,Rolan Dai,Lian Li,Lin Wei.Image segmentation of embryonic plant cell using pulse-coupled neural networks[J].Chinese Science Bulletin,2002

[3]

R. Eckhorn,H. J. Reitboeck,M. Arndt,P. Dicke.Feature Linking via Synchronization among Distributed Assemblies: Simulations of Results from Cat Visual Cortex[J].Neural Computation,1990

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