PCNN模型在彩色图像增强中的应用

• 作者: 周明全 耿国华 韩丽娜
• 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 真彩图像 图像增强
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 5-7
• 分类号: TP751
• 字数: 3571字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2012.01.002

摘要

应用灰度图像增强方法对真彩图像进行增强,往往都会产生色彩偏离,影响增强结果和视觉效果.因此基于人眼视觉系统对亮度变化比较敏感,提出在HSV色彩空间,应用PCNN模型进行增强的方法.将真彩图像由RGB空间变换到HSV空间,保持色度H和饱和度S不变,结合入射反射模型,利用脉冲耦合神经网络(PCNN),对亮度V通道进行增强处理.将HSV空间得到的增强图像变换到RGB空间.实验证实,对一些对比度低、细节不明显的图像应用此方法进行增强,色彩基本无偏差,细节部分明晰,动态范围压缩较好,视觉效果得到了较大的改善.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	耿国华	西北大学可视化技术研究所	497	5986	35.0	55.0
2	周明全	北京师范大学信息科学与技术学院	270	2127	22.0	27.0
3	韩丽娜	西北大学可视化技术研究所	10	157	8.0	10.0