研究目的
研究基于脉冲耦合神经网络（PCNN）的方法对脉冲噪声污染图像去噪的有效性。
研究成果
基于PCNN的滤波算法能有效滤除脉冲噪声，同时保留图像细节与边缘，在不同信噪比条件下较传统方法展现出更优性能。
研究不足
该论文未明确提及本研究的局限性。
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[工程技术学会第十一届无线通信、网络与移动计算国际会议（WiCOM 2015）- 中国上海（2015年9月21-23日）] 第十一届无线通信、网络与移动计算国际会议（WiCOM 2015）- 基于脉冲耦合神经网络的改进图像去噪方法
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[工程技术学会第十一届无线通信、网络与移动计算国际会议（WiCOM 2015）- 中国上海（2015年9月21-23日）] 第十一届无线通信、网络与移动计算国际会议（WiCOM 2015）- 基于脉冲耦合神经网络的改进图像去噪方法
DOI：10.1049/cp.2015.0690
出版年份：2015
更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要：
本文提出了一种基于脉冲耦合神经网络（PCNN）的图像去噪滤波方法，用于处理受脉冲噪声污染的图像。该方法首先根据PCNN的点火捕获特性确定受噪声污染像素的位置，随后对噪声像素实施类似中值滤波的处理步骤，最后根据噪声强度自适应选择迭代次数和滤波窗口尺寸，从而实现图像的自适应滤波。主要结果表明：与均值滤波、中值滤波及自适应中值滤波相比，本方法不仅能有效去噪并保持图像细节，在不同信噪比条件下也展现出优异性能。
作者：
Yibing Li，Renhuan Luo，Fang Ye，Peng Yang
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