基于脉冲耦合神经网络和遗传算法的图像增强

摘要：

提出了基于脉冲耦合神经网络(PCNN-Pulse Coupled Neural Network)与遗传算法的图像增强算法.对PCNN模型进行了改进使之更适用于图像处理,并利用遗传算法的全局寻优能力自动搜索图像的最佳灰度阈值,再对图像进行处理.该算法既可有效地去除噪声,又能根据图像灰度性质自动选取最佳阈值,并对自适应分割后图像进行不同的灰度变换,从而实现了图像的自适应增强.试验结果表明,该算法显著提高了图像增强效果.

关键词：脉冲耦合神经网络、去噪、遗传算法、阈值选择、图像增强

所属期刊栏目：19

分类号：TN911.73

资助基金：国家自然科学基金60274023

在线出版日期：2005-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：304-309