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基于L&A-PCNN模型的混合噪声滤除 被引量:2
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作者 涂泳秋 黎绍发 +1 位作者 王成 王敏琴 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期31-36,共6页
现有脉冲耦合神经网络模型普遍存在阂值函数复杂、用于图像平滑时图像信息易丢失以及易产生污斑等缺陷.为此,文中设计了一种阈值线性衰减的输出带权均值型PCNN模型,简称L&A—PCNN.通过数学推理和实验获得了L&A-PCNN的关键参数的... 现有脉冲耦合神经网络模型普遍存在阂值函数复杂、用于图像平滑时图像信息易丢失以及易产生污斑等缺陷.为此,文中设计了一种阈值线性衰减的输出带权均值型PCNN模型,简称L&A—PCNN.通过数学推理和实验获得了L&A-PCNN的关键参数的最优选取范围,并将L&A—PCNN与中值滤波器结合对图像去噪领域的难点——混合噪声进行修复.仿真实验结果证明,L&A—PCNN算法的去噪性能比现有算法提高了5%~30%. 展开更多
关键词 脉冲耦合神经网络模型 线性衰减阈值 点火像素 带权均值 混合噪声 中值滤波
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