计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
Computer Simulation
2015年
11期
338-342
,共5页
温海娇%文杰%王丽平%贾帅
溫海嬌%文傑%王麗平%賈帥
온해교%문걸%왕려평%가수
脉冲耦合神经网络%纹理复杂度%椒盐噪音%自适应
脈遲耦閤神經網絡%紋理複雜度%椒鹽譟音%自適應
맥충우합신경망락%문리복잡도%초염조음%자괄응
Pulse coupled neural network (PCNN)%Texture complexity%Salt and pepper noise%Adaptive
针对椒盐噪音图像去噪问题,提出一种新的PCNN自适应去噪算法.首先通过统计分析离散余弦变换系数确定图像子块纹理复杂度,然后根据图像子块纹理复杂度自适应调整窗口大小,最后采用PCNN检测噪并修正噪音点.经过仿真表明,统计分析离散余弦变换系数能够较好地划分图像子块纹理细节复杂度.与中值滤波以及PCNN去噪算法相比,算法在去除噪音同时保留图像细节,图像的客观评价标准峰值信噪比与结构相似度都有显著提高.
針對椒鹽譟音圖像去譟問題,提齣一種新的PCNN自適應去譟算法.首先通過統計分析離散餘絃變換繫數確定圖像子塊紋理複雜度,然後根據圖像子塊紋理複雜度自適應調整窗口大小,最後採用PCNN檢測譟併脩正譟音點.經過倣真錶明,統計分析離散餘絃變換繫數能夠較好地劃分圖像子塊紋理細節複雜度.與中值濾波以及PCNN去譟算法相比,算法在去除譟音同時保留圖像細節,圖像的客觀評價標準峰值信譟比與結構相似度都有顯著提高.
침대초염조음도상거조문제,제출일충신적PCNN자괄응거조산법.수선통과통계분석리산여현변환계수학정도상자괴문리복잡도,연후근거도상자괴문리복잡도자괄응조정창구대소,최후채용PCNN검측조병수정조음점.경과방진표명,통계분석리산여현변환계수능구교호지화분도상자괴문리세절복잡도.여중치려파이급PCNN거조산법상비,산법재거제조음동시보류도상세절,도상적객관평개표준봉치신조비여결구상사도도유현저제고.
