基于脉冲耦合神经网络和遗传算法的图像增强

• 作者: 吴惕华 李国友 李惠光
• 来源期刊: 测试技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 脉冲耦合神经网络 去噪 遗传算法 阈值选择 图像增强
• 年，卷（期）: 2005,（3）
• 所属期刊栏目: 信号检测、算法与仿真
• 页码范围: 304-309
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 4072字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7449.2005.03.014

摘要

提出了基于脉冲耦合神经网络(PCNN-Pulse Coupled Neural Network)与遗传算法的图像增强算法.对PCNN模型进行了改进使之更适用于图像处理,并利用遗传算法的全局寻优能力自动搜索图像的最佳灰度阈值,再对图像进行处理.该算法既可有效地去除噪声,又能根据图像灰度性质自动选取最佳阈值,并对自适应分割后图像进行不同的灰度变换,从而实现了图像的自适应增强.试验结果表明,该算法显著提高了图像增强效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李惠光	燕山大学电气工程学院	76	504	11.0	19.0
2	吴惕华		24	280	9.0	16.0
3	李国友	燕山大学电气工程学院	54	308	8.0	15.0