改进的简化脉冲耦合神经网络的图像去噪方法研究

胡俊梅

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改进的简化脉冲耦合神经网络的图像去噪方法研究

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摘要

脉冲耦合神经网络模型常常被应用于图像去噪当中,本文在一种简化的脉冲耦合神经网络的基础上,对相关模型中的重要的参数与关系式进行了改进。首先,对神经元内部活动项的非线性关系中的重要参数做出改进,它影响着相邻神经元对中心神经元的点火速度,对图像去噪的结果影响巨大;同时对简化的脉冲耦合神经网络模型做进一部优化,减少模型中的相关参数,让衰减时间常数随着阈值常量变化而变化。将改进的简化脉冲耦合神经网络应用于图像去除噪声当中,经过相关实验对比可得,建立的改进脉冲耦合神经网络的简化模型,不仅对数字图像中的椒盐噪声的去除有很好的效果,而且能够真实.地还原图像的细节信息。相比于采用均值滤波和中值滤波降噪处理结果,图像更为清晰,还原图像信息效果更好。

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来源
《西安交通工程学院学术研究》 |2022年第1期|52-55|共4页
作者
胡俊梅;
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作者单位

西安交通工程学院公共课部;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类矿山安全监测系统;
关键词
脉冲耦合神经网络; 图像处理; 椒盐噪声; 中值滤波; 均值滤波;

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