基于随机放电神经元网络的彩色图像感知研究

• 作者: 徐子恒 何玉珠 康艳梅
• 来源期刊: 物理学报
• 关键词: 彩色图像增强 积分放电神经元网络 随机共振 生物可解释性
• 年，卷（期）: 2022,（7）
• 所属期刊栏目: 总论|GENERAL
• 页码范围: 58-69
• 页数: 12页
• 语种: 中文
• DOI: 10.7498/aps.71.20211982

摘要

本文基于随机共振原理和人脑感知物体色彩的基本生物物理过程,提出了一种低照度彩色图像增强的可解释算法.我们首先研究了电导基积分放电神经元网络中的随机共振现象,揭示了放电阈值、突触权重和集群规模对输出响应信噪比的影响,并识别出放电阈值是影响随机共振效应的关键参数.然后,在结合彩色图像视觉感知的生理过程的基础上,给出了一种基于随机放电神经元网络的彩色图像增强算法,并以峰值信噪比(PSNR)和自然图像质量评估(NIQE)作为提取最优增强图像的度量指标.注意到待增强的图像是非周期信号,因此,为了优化算法的性能,首次提出了一种基于亮度分布的分位数的阈值选取策略.数值实验结果表明,该算法的增强效果良好且性能稳定,并可用于军事探测和医学图像预处理等信号处理领域.