| 基于各向异性脉冲耦合神经网络模型的光照补偿 |
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| 引用本文： | 杨浩,杨梅,杜改营,谭涛.基于各向异性脉冲耦合神经网络模型的光照补偿[J].光电子．激光,2013(10):2038-2046. |
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| 作者姓名： | 杨浩 杨梅 杜改营 谭涛 |
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| 作者单位： | 重庆大学 电气工程学院,重庆 400044;重庆大学 电气工程学院,重庆 400044;重庆大学 电气工程学院,重庆 400044;重庆大学 电气工程学院,重庆 400044 |
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| 基金项目： | 国家创新研究群体基金(51021005)资助项目 , 杨梅, 杜改营, 谭涛 (重庆大学 电气工程学院,重庆 400044) |
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| 摘 要： | 针对低照度非均匀光照图像,为了解决传统脉冲 耦合神经网络(PCNN)模型在光照补偿中出现的灰化现 象和阴影部分光照补偿不足的问题,提出了基于各向异性PCNN(anisotro pic-PCNN)模型的光照补偿 算法。首先,分析了图像的统计特性,进而根据PCNN模型神经元的点火特性,讨 论了连接权值矩阵W、M 的取值对自动波的波面阵和波的传播方向的影响；然后,基于Weickert的扩散 率函数,对连接权值矩阵W、M 重新赋值,设计了各向异性PCNN模型；最后,给出了各向异性PCNN模型 的输出与补偿后图像之间的简化非 线性映射函数。仿真结果表明,本文模型可以有效地进行图像的整体和局部动态范围的调整 ,使图像中阴影区域的细 节信息得到充分展现,消除传统PCNN模型引起的灰化现象。对低照度非均匀光照的图像的光 照补偿具有一定的普遍适用性。
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| 关 键 词： | 各向异性 脉冲耦合神经网络(PCNN) 非均匀光照 光照补偿 |
| 收稿时间： | 1/4/2013 12:00:00 AM |
Illumination compensation based on anisotropic pulse coupled neural network |
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| Affiliation: | College of Electrical Engineering,Chongqing University,Chongqing 400044,Chin a;College of Electrical Engineering,Chongqing University,Chongqing 400044,Chin a;College of Electrical Engineering,Chongqing University,Chongqing 400044,Chin a;College of Electrical Engineering,Chongqing University,Chongqing 400044,Chin a |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | anisotropic pulse coupled neural network (PCNN) non-uniform illumination illumination compensation |
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