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根据脉冲噪声与其邻域中图像灰度之间的明显差异性，提出一种新的基于交叉视觉皮质模型（ICM）的神经网络脉冲噪声滤波器算法．这种交叉视觉皮质模型（ICM）迭代运算次数少，执行速度快．并与中值滤波器、全方位结构元约束层叠滤波器、全方位结构元形态闭-开最小、开-闭最大滤波器等现有的非线性滤波器进行实验比较，证明该方案有更好的降噪性能，更重要的是比这些方案更有效地保持了红外因像的高频细节信息，对于红外因像的后期处理和识别打下了很好的基础．