新的强高斯噪声自适应滤波方法

• 作者: 孙俊 须文波 高超
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 脉冲耦合神经网络 高斯噪声 自适应滤波 图像去噪
• 年，卷（期）: 2011,（28）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 154-157
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4677字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.28.042

摘要

为有效去除严重的高斯噪声、更好地保护图像细节,提出了一种基于改进脉冲耦合神经网络(PCNN)的自适应去噪方法.根据PCNN神经元的点火捕获特性,定位受强噪声污染的像素,并采用类中值滤波对强噪声点进行滤除；基于无连接脉冲耦合神经网络(PCNNNI)的点火时刻矩阵自适应选择滤波方法平滑弱噪声点,实验结果表明,与传统去噪方法相比,该方法噪声去除效果好,图像细节保持完整,而且系统具有一定的泛化能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	须文波	江南大学物联网工程学院	409	3078	23.0	34.0
2	孙俊	江南大学物联网工程学院	186	1552	21.0	30.0
3	高超	江南大学物联网工程学院	4	33	3.0	4.0