【摘 要】
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为有效滤除图像中椒盐噪声,同时能保留更多边缘和细节信息,构造了脉冲耦合神经网络(PCNN)与非对称裁剪中值滤波(UTMF)结合的去噪方法。设计自适应连接系数的改进型PCNN,提高
【基金项目】
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河南省国际科技合作项目(084300510065);河南省教育厅科学技术研究重点项目(13A520340);河南理工大学博士基金项目(B2010-95)
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为有效滤除图像中椒盐噪声,同时能保留更多边缘和细节信息,构造了脉冲耦合神经网络(PCNN)与非对称裁剪中值滤波(UTMF)结合的去噪方法。设计自适应连接系数的改进型PCNN,提高对噪声的辨识;提出椒盐噪声在PCNN点火时间矩阵中的值具有极限性以定位噪声;在基于点火时间矩阵决策下对噪声图像进行UTMF处理。实验表明,该方法信噪比高、细节信息保护好、视觉效果佳、适应性强。
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