西南民族大学学报（自然科学版）
西南民族大學學報（自然科學版）
서남민족대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF SOUTHWEST NATIONALITIES COLLEGE·NATURAL SCIENCE EDITION
2012年
4期
642-647
,共6页
脉冲耦合神经网络%维纳滤波%均值滤波%高斯噪声滤波
脈遲耦閤神經網絡%維納濾波%均值濾波%高斯譟聲濾波
맥충우합신경망락%유납려파%균치려파%고사조성려파
对传统的PCNN模型进行了简化,对高斯噪声的特性进行了分析,提出了基于PCNN模型、维纳滤波、均值滤波组合的方法用于去除高斯噪声,该方法不仅能有效地去除噪声,同时能更好地保持了图像细节和边缘.计算机仿真实验结果表明,使用该方法可有效地恢复被噪声污染的图像.且恢复图像的信噪比增量高于用另两种常用的图像恢复方法(中值滤波与均值滤波)得到的结果.
對傳統的PCNN模型進行瞭簡化,對高斯譟聲的特性進行瞭分析,提齣瞭基于PCNN模型、維納濾波、均值濾波組閤的方法用于去除高斯譟聲,該方法不僅能有效地去除譟聲,同時能更好地保持瞭圖像細節和邊緣.計算機倣真實驗結果錶明,使用該方法可有效地恢複被譟聲汙染的圖像.且恢複圖像的信譟比增量高于用另兩種常用的圖像恢複方法(中值濾波與均值濾波)得到的結果.
대전통적PCNN모형진행료간화,대고사조성적특성진행료분석,제출료기우PCNN모형、유납려파、균치려파조합적방법용우거제고사조성,해방법불부능유효지거제조성,동시능경호지보지료도상세절화변연.계산궤방진실험결과표명,사용해방법가유효지회복피조성오염적도상.차회복도상적신조비증량고우용령량충상용적도상회복방법(중치려파여균치려파)득도적결과.
