基于PCNN的图像直方图均衡化增强

• 作者: 吴乐南 张煜东 李铜川 王水花
• 来源期刊: 东南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像增强 人类视觉系统 脉冲耦合神经网络
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 页码范围: 64-68
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 4687字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0505.2010.01.012

摘要

为了更好地增强图像,提出一种新的图像增强方法.处理分为2个阶段,首先局部增强阶段,利用PCNN模拟空间掩盖效应去除了人眼无法察觉的双边缘,同时在神经元模型中引入侧抑制来模拟Mach带效应,使边缘处灰度差值更大,平滑区域灰度差值更小.其次全局增强阶段,将灰度信息与空间信息耦合到神经元的内部活动项,将阈值设置为局部增强后的图像直方图的累加密度函数,通过比较内部活动项与累加密度函数,得到最终的增强图像.理论与实验均证明了最终图像满足直方图均衡化的要求,不仅对灰度层损失问题免疫,而且直方图近似均衡.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴乐南	东南大学信息科学与工程学院	412	3936	29.0	45.0
2	张煜东	东南大学信息科学与工程学院	47	664	11.0	24.0
3	王水花	东南大学信息科学与工程学院	24	417	7.0	20.0