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PCNN模型在彩色图像增强中的应用
  • ISSN号:1002-8331
  • 期刊名称:《计算机工程与应用》
  • 时间:0
  • 分类:TP751[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]西北大学可视化技术研究所,西安710127, [2]咸阳师范学院图像处理研究所,陕西咸阳712000, [3]北京师范大学信息科学与技术学院,北京100875
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.60736008);陕西省教育厅基金项目(No.11JK1046,08JK481);咸阳师范学院项目(No.200902012,09XSYK102,08XSYK338,08XSYK341,09XSYK206);陕西省教育科学“十一五”规划2010年度高等师范院校教师信息素养教育研究课题(No.SGH10084);咸阳师范学院院级项目(No.11XSYK210).
中文摘要:

应用灰度图像增强方法对真彩图像进行增强,往往都会产生色彩偏离,影响增强结果和视觉效果。因此基于人眼视觉系统对亮度变化比较敏感,提出在HSV色彩空间,应用PCNN模型进行增强的方法。将真彩图像由RGB空间变换到HSV空间,保持色度H和饱和度S不变,结合入射反射模型,利用脉冲耦合神经网络(PCNN),对亮度V通道进行增强处理。将HSV空间得到的增强图像变换到RGB空间。实验证实,对一些对比度低、细节不明显的图像应用此方法进行增强,色彩基本无偏差,细节部分明晰,动态范围压缩较好,视觉效果得到了较大的改善。

英文摘要:

Using gray image enhancement methods to enhance real color image can produce color deviation and bad visual effect. Therefore this paper presents the color image enhancement method which is based on PCNN model with characteristics of the human visual system more sensitive to the change of brightness in HSV space. It transforms the image from RGB space to HSV space and keeps the H and S channel unchanged. Pulse coupled neural network is used to process the V channel with illumination-reflectance model. Transforming the image to RGB space is executed. The experiment confirms that it can get a better result with color basic deviation, clear detail and better dynamic range using this method to enhance some images with low contrast, unclear details. The visual effect is greatly improved.

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期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华北计算技术研究所
  • 主编:怀进鹏
  • 地址:北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
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  • 邮箱:ceaj@vip.163.com
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  • 国际标准刊号:ISSN:1002-8331
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2127/TP
  • 邮发代号:82-605
  • 获奖情况:
  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
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