基于忆阻脉冲耦合神经网络的图像去噪

• 作者: 李佳慧 董宏丽 高宏宇 黄文丽
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 忆阻器 脉冲耦合神经网络 图像去噪
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 控制科学与工程
• 页码范围: 49-54
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 3315字
• 语种: 中文

摘要

为解决传统脉冲耦合神经网络的参数不固定问题,在图像处理中应用忆阻元件突出的记忆属性,提出了应用两个忆阻元器件反向并联模拟脉冲神经网络中的神经元间的连接强度,构建新型忆阻脉冲神经网络,实现神经元间连接强度动态可变化,再将该新型网络用于图像去噪问题.通过Matlab仿真实验,验证了改进后的新型网络在图像去噪方面的良好性能,并通过峰值信噪比和图像相似度指标证明了该方法用于图像去噪具有较好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高宏宇	东北石油大学电气信息工程学院	10	15	3.0	3.0
5	董宏丽	东北石油大学电气信息工程学院	12	14	2.0	3.0
9	黄文丽	东北石油大学电气信息工程学院	1	0	0.0	0.0