单一链接PCNN自适应脉冲噪声滤波

摘要：

为有效滤除灰度图像中的脉冲噪声并保留图像的细节信息,提出了单一链接脉冲耦合神经网络(Single-Linking Pulse-Coupled Neural Network,SL-PCNN)模型.SL-PCNN简化了传统的PCNN参数,可自适应选取滤波阈值,SL-PCNN对原图像和反转图像进行两次点火过程即可定位出噪声点而无需进行PCNN循环,然后用中值滤波器滤除噪声.实验结果表明,在噪声强度不大于60％时,SL-PCNN的性能优于经典的脉冲噪声滤波算法；在噪声强度较大时SL-PCNN的性能优于常见的PCNN脉冲噪声滤波算法,主观及客观评价证明该算法的有效性.

关键词：图像滤波、脉冲耦合神经网络、单一链接PCNN、脉冲噪声

所属期刊栏目：47

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金the National Natural Science Foundation of China under Grant 60861001;云南大学校级理工基金2008YB009;云南大学第二批中青年骨干教师基金21132014

在线出版日期：2012-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：212-215