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摘要:
该文从图像脉冲噪声的特点出发,提出了基于脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Networks,PCNN)赋时矩阵的图像去噪算法.赋时矩阵是由PCNN产生的一种从空间图像信息到时间信息的映射图,在图像处理中,赋时矩阵包含有与空间相联系的有用信息.计算机仿真结果表明,通过对PCNN赋时矩阵分析与处理,综合运用相关方法,可以有效地滤除被脉冲噪声污染的图像噪声,且恢复图像的视觉效果明显地好于中值滤波、均值滤波及维纳法得到的结果,其信噪比高、去噪能力强、对边缘和细节的保护性好、适应性强.
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文献信息
篇名 一种基于PCNN赋时矩阵的图像去噪新算法
来源期刊 电子与信息学报 学科 工学
关键词 图像去噪 PCNN 赋时矩阵 脉冲噪声
年,卷(期) 2008,(8) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 1869-1873
页数 5页 分类号 TN911.73
字数 5057字 语种 中文
DOI
五维指标
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 刘勍 天水师范学院物理与信息科学技术学院 45 437 10.0 20.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像去噪
PCNN
赋时矩阵
脉冲噪声
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子与信息学报
月刊
1009-5896
11-4494/TN
大16开
北京市北四环西路19号
2-179
1979
chi
出版文献量(篇)
9870
总下载数(次)
11
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导