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提出了一种基于自适应Unit-Linking脉冲耦合神经网络(ULPCNN)赋时矩阵的图像特征识别算法.该方法在充分考虑图像局部信息的基础上,对ULPCNN周值函数及链接强度做了修正改进,形成自适应连接的AULPCNN,利用AULPCNN模型对原始图像进行处理,生成一种从空间图像信息到时间信息的赋时矩阵映射图,并将其视为一幅图像进行处理.然后利用物理学相关概念定义赋时矩阵重心不变特征,且将这一特征运用在图像特征提取与目标识别中.理论分析和实验结果表明:AULPCNN赋时矩阵重心特征具有良好的抗几何畸变性(TRS)、抗亮度畸变性和抗噪声干扰不变性,具有提取特征参数少、提取方法简单、易于实现、识别正确率较高和稳健性强等特点. 相似文献
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提出了一种新的基于脉冲耦合神经网络算法的图像选点滤波方法,首先介绍了脉冲耦合神经网络算法模型,分析了噪声的特点。然后提出新的算法:用脉冲耦合神经网络构造图像像素点火时间矩阵,根据时间矩阵判别该点应采取怎样的滤波算法。最后通过图像质量评价方法对实验结果作了分析,结果证明该方法有效可靠,能够抑制高斯噪声和脉冲噪声。 相似文献
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基于模糊PCNN的小波域超声医学图像去噪方法 总被引:2,自引:1,他引:1
在分析了斑点噪声和PCNN的特点的基础上,将PCNN引入到小波域中,并结合小波软阈值去噪思想,提出了基于PCNN的超声医学图像软阈值去噪方法(ST-PCNN),该方法的优点是实现了在小波域中利用PCNN来识别高频信号的小波系数,并采用相应的方法处理小波系数,改善了PCNN难以确定斑点噪声的位置和采用固定阈值造成高频信号损失的缺点,更好的保留了低于固定阈值的高频信号的小波系数;在此基础上,将模糊算法引入到PCNN模型中,进一步提出了基于模糊PCNN的小波域超声医学图像去噪方法(F-PCNN-WD),该方法利用模糊算法来去除PCNN点火过程中大于点火阈值的斑点噪声的小波系数,以更好的去除斑点噪声。实验结果表明,ST-PCNN和F-PCNN-WD方法不仅能够有效地去除噪声,而且能够很好的保留图像的边缘和细节信息。 相似文献
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结合脉冲耦合神经网络与模糊算法进行四值图像去噪 总被引:1,自引:0,他引:1
该文研究了如何将模糊算法用于脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN),进行四值图像去噪,提出了基于模糊PCNN的图像去噪算法.计算机仿真结果表明,将模糊算法与PCNN相结合,可有效地去除被噪声污染的四值图像的噪声,且恢复图像的视觉效果明显地好于用另两种常用的图像去噪方法(中值滤波和均值滤波)得到的结果.在医用图像和军事图像处理方面,四值图像的去噪恢复是非常有价值的,故本文对于PCNN的理论研究和实际应用均有重要的意义。 相似文献
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一种基于连续小波阈值的图像去噪新算法 总被引:1,自引:1,他引:1
朱锡芳 《微电子学与计算机》2007,24(11):181-182,185
基于图像小波分解的特点和小波分解后高频小波系数的统计特性,构造了一种新阈值函数的去噪算法。对比传统的硬阈值、软阈值去噪算法,介绍了新阈值函数的原理,推导了算法公式。该阈值函数连续、可导。实验结果表明,利用新阈值函数进行图像去噪,能够有效地抑制图像噪声及马赛克效应。 相似文献
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脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network)是基于动物视觉图像形成机制,用一组数学式表达这种机制的仿生学方法.PCNN的数学表达式中有7个关键的参数,而其中的阈值放大系数VE决定了PCNN网络中每个像素的分割阈值大小.通过平均阈值算法和Ostu算法分别计算出图像的分割阈值,并基于高斯分布模型用数学方法证明了在最小交叉熵时的最佳分割阈值在这2个阈值构成的区间内,通过在这2个阈值构成的区间内搜索新的阈值作为PCNN的参数VE的值,并将此寻优的参数VE代入改进的PCNN算法进行图像分割.在计算机上进行仿真实验,与基于经验值的指数衰减算法比较,该文算法分割出的兴趣区域清晰、准确,边缘连接性好,信息全面,算法的效率更高,具有很好的实用性. 相似文献
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一种自适应PCNN多聚焦图像融合新方法 总被引:10,自引:0,他引:10
该文通过分析脉冲耦合神经网络(PCNN)参数模型,结合多聚焦图像的基本特点和人眼视觉特性,提出了一种自适应PCNN多聚焦图像融合的新方法。该方法使用图像逐像素的清晰度作为PCNN对应神经元的链接强度,经过PCNN点火获得每幅参与融合图像的点火映射图,再通过判决选择算子,判定并选择各参与融合图像中的清晰部分生成融合图像。该方法中,其它参数如阈值调整常量等对于融合结果影响很小,解决了PCNN方法的参数调整困难的问题。实验结果表明,该方法的融合效果优于小波变换方法和Laplace塔型方法。 相似文献