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基于改进型PCNN的图像混合噪声滤除方法  
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【英文题名】 A Method of Image Mixed-noise Removal Base on Modified PCNN Model
【作者】 何凯;
【导师】 黎绍发;
【学位授予单位】 华南理工大学;
【学科专业名称】 计算机应用技术
【学位年度】 2011
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 华南理工大学
【网络出版投稿时间】 2011-10-26
【关键词】 混合噪声滤除; 脉冲耦合神经网络; 自适应; 灰度图像; 彩色图像;
【英文关键词】 mixed-noise removal; PCNN; adaptive; gray-scale image; color image;
【中文摘要】 图像在形成和传输的过程中不可避免的会受到噪声的污染,从而对图像的视觉效果和后续处理带来不利的影响,甚至直接影响到后续处理的效果。在实际的应用中,图像往往不止受到一种噪声的影响,而是受到多种噪声构成的混合噪声的影响,所以对图像混合噪声进行滤波处理具有十分重要的意义。 脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network, PCNN)是近年来提出的通过模拟动物大脑皮层视神经元同步发放脉冲现象而建立的一种新型神经网络模型。由于其特有的生物学背景及特性,已成功的被应用于图像滤波、图像分割、特征提取、目标识别等领域。由于PCNN应用于图像处理时有模型简单,容易用集成电路实现,使的图像的实时处理成为可能。因此,基于PCNN的混合噪声滤除方法的研究是一个非常有意义的研究课题。 本文首先对脉冲耦合神经网络模型的基本理论和运行机制进行了详细的阐述,并分析和总结了它的结构特点和特性。在借鉴已有的理论成果和思想的基础上,将PCNN模型进行了适当的简化和改进,并对改进模型的运行机制和参数设置进行了详细的分析。 其次,对由脉冲噪声和高斯噪声构成的混合噪声的特点进行分析,将改进PCNN模型与...
【英文摘要】 In the process of image forming and transmission, image is inevitably polluted by noise which will have an adverse impact on image visual effect and subsequent processing, even directly affect the follow-up image processing results. In actual applications, image usually is polluted by mixture-noise that is composed of different kinds of noise, rather than a kind of noise. So mixed-noise filtering of image is of great significance. Pulse coupled neural network (PCNN) is a new kind of neural network model...
【更新日期】 2011-12-29

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