基于改进PCNN决策的非对称裁剪中值去噪方法

• 作者: 吴亚楠 朱世松
• 来源期刊: 仪表技术与传感器
• 学科: 工学
• 关键词: PCNN 自适应连接系数 点火时间矩阵 UTMF 椒盐噪声
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 122-126
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4461字
• 语种: 中文

摘要

为有效滤除图像中椒盐噪声,同时能保留更多边缘和细节信息,构造了脉冲耦合神经网络(PCNN)与非对称裁剪中值滤波(UTMF)结合的去噪方法.设计自适应连接系数的改进型PCNN,提高对噪声的辨识;提出椒盐噪声在PCNN点火时间矩阵中的值具有极限性以定位噪声;在基于点火时间矩阵决策下对噪声图像进行UTMF处理.实验表明,该方法信噪比高、细节信息保护好、视觉效果佳、适应性强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱世松	河南理工大学计算机科学与技术学院	17	16	2.0	3.0
2	吴亚楠	河南理工大学计算机科学与技术学院	1	1	1.0	1.0