计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2008年
8期
234-237
,共4页
脉冲耦合神经网络%椒盐噪声%图像去噪
脈遲耦閤神經網絡%椒鹽譟聲%圖像去譟
맥충우합신경망락%초염조성%도상거조
图像噪声的去除一直是图像处理领域的难点,以往介绍的去噪方法主要用于去除二值图像的噪声,不能用于灰度图像的去噪,而且在去噪的同时会引起图像的模糊,为了解决问题,根据PCNN的工作原理和噪声的特点提出了一种改进的基于PGNN的去噪方法.计算机仿真实验结果表明该方法能在有效去除椒盐噪声的同时,很好地保留了图像的细节,防止了图像的模糊,对图像的恢复、图像的识别是十分有益的,但对于严重的高斯噪声,去除效果还不是很理想,该算法有待改进.
圖像譟聲的去除一直是圖像處理領域的難點,以往介紹的去譟方法主要用于去除二值圖像的譟聲,不能用于灰度圖像的去譟,而且在去譟的同時會引起圖像的模糊,為瞭解決問題,根據PCNN的工作原理和譟聲的特點提齣瞭一種改進的基于PGNN的去譟方法.計算機倣真實驗結果錶明該方法能在有效去除椒鹽譟聲的同時,很好地保留瞭圖像的細節,防止瞭圖像的模糊,對圖像的恢複、圖像的識彆是十分有益的,但對于嚴重的高斯譟聲,去除效果還不是很理想,該算法有待改進.
도상조성적거제일직시도상처리영역적난점,이왕개소적거조방법주요용우거제이치도상적조성,불능용우회도도상적거조,이차재거조적동시회인기도상적모호,위료해결문제,근거PCNN적공작원리화조성적특점제출료일충개진적기우PGNN적거조방법.계산궤방진실험결과표명해방법능재유효거제초염조성적동시,흔호지보류료도상적세절,방지료도상적모호,대도상적회복、도상적식별시십분유익적,단대우엄중적고사조성,거제효과환불시흔이상,해산법유대개진.
