PCNN与灰度形态学相结合的图像去噪方法

• 作者: 张红娟 马义德
• 来源期刊: 北京邮电大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 脉冲耦合神经网络 中值滤波 形态学滤波 脉冲噪声 峰值信噪比
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 108-112
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 3912字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-5321.2008.02.025

摘要

通过总结脉冲噪声的特性,将脉冲耦合神经网络(PCNN)与数学形态学相结合,提出了一种基于PCNN与数学形态学的脉冲噪声去除方法. 首先利用PCNN的同步脉冲发放特性定位脉冲噪声点的位置;然后利用数学形态学开-闭滤波对其进行去噪处理,并将结果与中值滤波、形态学开-闭滤波及PCNN与中值滤波相结合的方法进行了比较. 结果表明,本文方法取得了良好的效果,但是以比中值滤波和形态学滤波更多的运算时间为代价的. 在和PCNN与中值滤波相结合的方法结果相当的情况下,本文方法的运算时间较少.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马义德	兰州大学信息科学与工程学院	149	2170	21.0	42.0
2	张红娟	兰州大学信息科学与工程学院	8	79	5.0	8.0