程园园
- 作品数：3 被引量：3H指数：1
- 供职机构：云南大学信息学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金博士科研启动基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 灰度极限脉冲耦合神经网络混合噪声滤波
- 2012年
- 针对图像中同时存在椒盐噪声和高斯噪声,提出一种基于灰度极限和脉冲耦合神经网络(PCNN)滤除混合噪声的新方法。首先,根据灰度极值定位出椒盐噪声点;其次,在滤波窗口中对椒盐噪声点进行均值滤波;然后,利用PCNN赋时矩阵定位出高斯噪声点;最后,自适应调整可变灰度步长,选择不同滤波方法滤除高斯噪声。实验结果表明提出的算法较常见的混合噪声滤波方法在主观滤波效果和客观评价指标峰值信噪比(PSNR)及信噪比改善因子(ISNR)两方面均有明显的优势。
- 程园园李海燕陈海涛施心陵
- 关键词：椒盐噪声高斯噪声脉冲耦合神经网络均值滤波可变步长
- 基于脉冲耦合神经网络的图像高斯噪声和混合噪声滤波研究
- 脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network-PCNN)是最新型的具有生物视觉特性的第三代人工神经网络，1989年在Nature杂志上GRAY根据发现的猫视觉皮层神经元可以激发相关振荡现象发...
- 程园园
- 关键词：脉冲耦合神经网络噪声滤波
- 基于可变步长PCNN赋时矩阵高斯噪声滤波被引量：2
- 2011年
- 提出了一种用脉冲耦合神经网络(pulse-coupled neural network,PCNN)赋时矩阵定位噪声、分类滤波并能自适应调整灰度补偿步长的高斯噪声滤波方法。使用PCNN求得含噪图像的赋时矩阵,再在滤波窗口中根据目标像素与周围像素的点火时刻关系确定噪声点,对噪声点分4类滤波:增加、减少可变灰度步长,维纳滤波和中值滤波,最后对图像维纳滤波平滑小噪声点。实验结果表明,该算法能有效去除噪声且较好保持图像的边缘细节,与同类高斯滤波方法进行峰值信噪比、信噪比改善因子比较,验证了算法的有效性。
- 程园园李海燕张榆锋施心陵
- 关键词：高斯噪声可变步长
