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一种基于脉冲耦合神经网络的图像降噪方法.pdf

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一种基于脉冲耦合神经网络的图像降噪方法.pdf

上传人:531704189 2015/11/22 文件大小:0 KB

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文档介绍

文档介绍:万方数据
一种基于脉冲耦合神经网络的图像降噪方法图学学报闫海鹏,王建国张文兴,第卷第要:传统的脉冲耦合神经网络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有效去噪方法。该方法在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;点火时间序列中图分类号:文章编号:————;图像在传输过程中,经常受到噪声的污染,图像降噪就成了对图像预处理的首要任务。传统一些细节和纹理,使图像变得模糊。琍是年根据猫的大脑年诿晒趴萍即笱Щ倒こ萄г海诿晒虐摘护能力。文献标识码:琘琖甅的降噪方法‘卜,在去除脉冲噪声后会损坏图像的脉冲耦合神经网络:,甌甌..:作者简介通讯作者国家自然科学基金资助项目:内蒙古自治区年硕士研究生科研创新资助项籌;内蒙古教育厅自然科学一般资助项目张文兴校魃先娜耍彩Γ妒俊V饕Q芯糠较蛭2分柿拷<,男,内蒙古呼和浩特人,教授,博士。主要研究方向为机电系统智能诊断与复杂工业工程建模及优化。猰簑甤,基金项目:..;定稿日期:琁
万方数据
岛访鎖葫妙怙铡端绀忙搿妻怒岛瑉%∑‰其中,口为常数,%为神经元械邻域内神经元模型乃患一ァ芃易吲,一吼菩蝚杀淞酉凳齈呈本卣竽P易%鋆誓肋礲瑉】钳,瑉一㈣嘞頬五M獠考だ蹋琜连接输入,.最顽嗯シ入局与连接输入厶的乘积耦合,并将其与动态阈%【咒毛芣我譡Ⅲ,视觉皮层上同步脉冲发放现象提出的第三代人工神经网络,其比传统的人工神经网络能更好地模拟生物学行为。近年来,已广泛应用于图像处理的各个领域,如图像的分割‘】、融合、识别‘⒔翟隱等领域。在对图像的降噪处理中,更优于传统的降噪算法,文献刻岢隽艘种基于赋时矩阵图像去噪方法,有效地去除了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;文献采用可变步长的灰度补偿模式的去噪方法,其能更灵活地处理被噪声污染的图像,在大噪声的滤除和小噪声的平滑上都获得了相对较好地滤波效果;文献坷酶时矩阵定位噪声点进行分类滤波,并能自适应调整灰度补偿步长,可以有效去除噪声且较好保持图像的边缘细节;文献【】利用的同步脉冲特性对图像小波系数进行局部加窗修正,且提出了自适应连接系数,在去噪方面有较高的峰值信的自适应去噪方法,扩展了神经元邻域连接,增强了自适应能力,提高了图像的质量,改本文根据脉冲噪声的特点提出了一种新的可变突触连接系数的模型,用于提高噪声数据的辨识度,从而提高降噪效果,提高图像主观模型是基于一种拓展猫的视觉皮层模型。是由许多神经元相互连接形成的一种动态非线性神经网络。一个神经元糠肿槌桑接受部分、调制部分、脉冲产生部分。该模型的其中,易表示第个神经元的第卫∷褪淙耄别表示神经篋与,,銯通道与三通道的突触连接权系数矩阵,声为突触连接系数,綸为内部活动项,岛唷课6兄担贔、吼、分别为相应的衰减时间常数,聆、圪、%分别为相应的幅度系数,玢【课I窬κ涑觯ァ荆瑉I窬元输出。