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一种基于脉冲耦合神经网络的图像降噪方法
被引量：
3
1
作者
张文兴
闫海鹏
王建国
《图学学报》
CSCD
北大核心
2015年第1期47-51,共5页
传统的脉冲耦合神经网络(PCNN)在图像降噪时不能准确地定位噪声数据并去除图像噪声。提出一种基于改进的PCNN有效去噪方法。该方法在PCNN模型上采用自适应的突触连接系数,使之随不同神经元与其周围神经元相似程度的不同而自适应变化,提...
传统的脉冲耦合神经网络(PCNN)在图像降噪时不能准确地定位噪声数据并去除图像噪声。提出一种基于改进的PCNN有效去噪方法。该方法在PCNN模型上采用自适应的突触连接系数,使之随不同神经元与其周围神经元相似程度的不同而自适应变化,提高噪声数据的辨识度;同时将PCNN神经元的点火频次记录在点火时间序列中,根据神经元点火次数判断并滤出噪声点,实现更好地降噪效果。实验测试结果表明,该方法不仅可以准确地辨识噪声数据,而且能够有效地去除图像的噪声点,具有较强的适应性和较好的边缘与细节保护能力。
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关键词
脉冲耦合神经网络模型
脉冲噪声
可变突触连接系数
相似程度
点火时间序列
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职称材料
题名
一种基于脉冲耦合神经网络的图像降噪方法
被引量：
3
1
作者
张文兴
闫海鹏
王建国
机构
内蒙古科技大学机械工程学院
出处
《图学学报》
CSCD
北大核心
2015年第1期47-51,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(21366017)
内蒙古自治区2014年硕士研究生科研创新资助项目(S20141012711)
内蒙古教育厅自然科学一般资助项目(NJZY13144)
文摘
传统的脉冲耦合神经网络(PCNN)在图像降噪时不能准确地定位噪声数据并去除图像噪声。提出一种基于改进的PCNN有效去噪方法。该方法在PCNN模型上采用自适应的突触连接系数,使之随不同神经元与其周围神经元相似程度的不同而自适应变化,提高噪声数据的辨识度;同时将PCNN神经元的点火频次记录在点火时间序列中,根据神经元点火次数判断并滤出噪声点,实现更好地降噪效果。实验测试结果表明,该方法不仅可以准确地辨识噪声数据,而且能够有效地去除图像的噪声点,具有较强的适应性和较好的边缘与细节保护能力。
关键词
脉冲耦合神经网络模型
脉冲噪声
可变突触连接系数
相似程度
点火时间序列
Keywords
pulse coupled neural network model
impulse noise
variable synaptic connection coefficient
degree of similarity
ignition time sequence
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
一种基于脉冲耦合神经网络的图像降噪方法
张文兴
闫海鹏
王建国
《图学学报》
CSCD
北大核心
2015
3
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