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基于脉冲耦合神经网络的椒盐噪声滤波
  • ISSN号:1001-5078
  • 期刊名称:激光与红外
  • 时间:2013
  • 页码:689-693
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]云南大学信息学院,云南昆明650091, [2]云南大学软件学院,云南昆明650091
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(No.61065008); 云南省应用基础研究计划项目(No.2012FD003); 云南省教育厅科学研究基金项目(No.2010Y247)资助
  • 相关项目:视觉皮层神经元模型的脉冲同步振荡相关理论及应用研究
中文摘要:

基于脉冲耦合神经网络,提出了一种有效的椒盐噪声图像滤波算法。首先利用PCNN相似群神经元同步发放脉冲的特性检测噪声,并给出了神经元参数的估计方法。然后考虑到噪声点应和最近的非噪声点最相似,提出了一种扩展窗口中值滤波算法对噪声点进行滤波。仿真表明,本文提出的方法对不同强度的噪声图像均体现了优异的滤波性能,和相关的中值滤波算法相比也体现了相当明显的优势。

英文摘要:

Based on Pulse Coupled Neural networks, an effective salt and pepper noise image filtering method is proposed. Synchronous pulses were burst by using the similar groups of neurons in a PCNN, whereby the noise pixels are detected;and the neuron parameter-estimation method was given. Then it is considered that a noise pixel has the most similar with neighbor non-noise pixels, a filtering method called extended window median filter was put forward, which filtered the noise in a noise image. Simulation results show that the proposed method has excellent filtering performance for the noise images of different noise intensity, and has the more obvious advantage than the corresponding median filters method.

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期刊信息
  • 《激光与红外》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中华人民共和国信息产业部
  • 主办单位:华北光电技术研究所
  • 主编:周寿桓
  • 地址:北京市朝阳区三仙桥路4号11所院内
  • 邮编:100015
  • 邮箱:jgyhw@ncrieo.com.cn
  • 电话:010-84321137 84321138
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-5078
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2436/TN
  • 邮发代号:2-312
  • 获奖情况:
  • 无线电子学、电信技术核心期刊,1991年首届全国优秀国防科技期刊二等奖,1991年全国光学期刊二等奖,2007-2008年,获工业和信息化部“电子科技期刊学...,2009-2010年获工业和信息化部“优秀期刊奖”
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,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(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:11856