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基于改进PCNN的数据降噪方法
被引量:
1
1
作者
王建国
闫海鹏
+1 位作者
张文兴
张鑫礼
《中国测试》
CAS
北大核心
2016年第1期92-95,共4页
为去除数据中存在的噪声点,提高数据质量,提出一种基于改进PCNN的数据降噪方法。该方法在无耦合链接的简化PCNN模型基础上,改进阈值函数,添加记录神经元是否点火的矩阵以及点火时间矩阵,根据神经元初次点火时间辨识并去除噪声点,从而实...
为去除数据中存在的噪声点,提高数据质量,提出一种基于改进PCNN的数据降噪方法。该方法在无耦合链接的简化PCNN模型基础上,改进阈值函数,添加记录神经元是否点火的矩阵以及点火时间矩阵,根据神经元初次点火时间辨识并去除噪声点,从而实现数据降噪。实验测试结果表明:该算法能够有效滤除数据中的噪声点,很好地保持原始数据的特征。
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关键词
数据降噪
改进PCNN模型
阈值函数
点火时间矩阵
下载PDF
职称材料
基于改进PCNN决策的非对称裁剪中值去噪方法
被引量:
1
2
作者
朱世松
吴亚楠
《仪表技术与传感器》
CSCD
北大核心
2019年第10期122-126,共5页
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...
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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关键词
PCNN
自适应连接系数
点火时间矩阵
UTMF
椒盐噪声
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职称材料
结合脉冲耦合神经网络与引导滤波的红外与可见光图像融合
被引量:
25
3
作者
周哓玲
江泽涛
《光学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第11期124-131,共8页
针对红外与可见光图像融合细节信息不够丰富、易出现伪影等问题,提出了一种结合脉冲耦合神经网络(PCNN)与引导滤波的红外与可见光图像融合方法。改进传统PCNN模型结构,在脉冲产生单元加入抑制项,避免像素重复点火对点火时间矩阵带来噪声...
针对红外与可见光图像融合细节信息不够丰富、易出现伪影等问题,提出了一种结合脉冲耦合神经网络(PCNN)与引导滤波的红外与可见光图像融合方法。改进传统PCNN模型结构,在脉冲产生单元加入抑制项,避免像素重复点火对点火时间矩阵带来噪声;以原图为引导图像对点火时间矩阵T进行引导滤波,得到兼具显著信息与边缘细节信息的多区域加权划分矩阵;基于该多区域加权划分矩阵,对红外与可见光图像进行加权融合。同时,根据PCNN数学模型点火行为分析,提出了一种包含约束的PCNN模型参数设置方法,可降低PCNN模型参数设置的复杂度。实验结果表明该融合方法具有较高的融合效率,同时融合图像细节信息丰富,无明显伪影,交叉熵、空间频率指标相对于当前常用融合方法均较优。
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关键词
图像处理
脉冲耦合神经网络
点火时间矩阵
多区域划分
引导滤波
图像加权融合
原文传递
题名
基于改进PCNN的数据降噪方法
被引量:
1
1
作者
王建国
闫海鹏
张文兴
张鑫礼
机构
内蒙古科技大学机械工程学院
出处
《中国测试》
CAS
北大核心
2016年第1期92-95,共4页
基金
国家自然科学基金(21366017)
内蒙古教育厅自然科学一般项目(NJZY13144)
内蒙古自治区研究生科研创新资助项目(S20141012711)
文摘
为去除数据中存在的噪声点,提高数据质量,提出一种基于改进PCNN的数据降噪方法。该方法在无耦合链接的简化PCNN模型基础上,改进阈值函数,添加记录神经元是否点火的矩阵以及点火时间矩阵,根据神经元初次点火时间辨识并去除噪声点,从而实现数据降噪。实验测试结果表明:该算法能够有效滤除数据中的噪声点,很好地保持原始数据的特征。
关键词
数据降噪
改进PCNN模型
阈值函数
点火时间矩阵
Keywords
data noise reduction
modified PCNN model
threshold function
ignition time matrix
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于改进PCNN决策的非对称裁剪中值去噪方法
被引量:
1
2
作者
朱世松
吴亚楠
机构
河南理工大学计算机科学与技术学院
出处
《仪表技术与传感器》
CSCD
北大核心
2019年第10期122-126,共5页
基金
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)
文摘
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。
关键词
PCNN
自适应连接系数
点火时间矩阵
UTMF
椒盐噪声
Keywords
PCNN
adaptive connection coefficient
ignition time matrix
UTMF
salt and pepper noise
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
结合脉冲耦合神经网络与引导滤波的红外与可见光图像融合
被引量:
25
3
作者
周哓玲
江泽涛
机构
桂林电子科技大学广西图像图形处理与智能处理重点实验室
桂林航天工业学院电子信息与自动化学院
出处
《光学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第11期124-131,共8页
基金
国家自然科学基金(61876049,61762066,61572147)
广西科技计划项目(AC16380108)
+1 种基金
广西图像图形智能处理重点实验项目(GIIP201701、GIIP201801、GIIP201802、GIIP201803)
广西研究生教育创新计划(YCBZ2018052,2019YCXS043)
文摘
针对红外与可见光图像融合细节信息不够丰富、易出现伪影等问题,提出了一种结合脉冲耦合神经网络(PCNN)与引导滤波的红外与可见光图像融合方法。改进传统PCNN模型结构,在脉冲产生单元加入抑制项,避免像素重复点火对点火时间矩阵带来噪声;以原图为引导图像对点火时间矩阵T进行引导滤波,得到兼具显著信息与边缘细节信息的多区域加权划分矩阵;基于该多区域加权划分矩阵,对红外与可见光图像进行加权融合。同时,根据PCNN数学模型点火行为分析,提出了一种包含约束的PCNN模型参数设置方法,可降低PCNN模型参数设置的复杂度。实验结果表明该融合方法具有较高的融合效率,同时融合图像细节信息丰富,无明显伪影,交叉熵、空间频率指标相对于当前常用融合方法均较优。
关键词
图像处理
脉冲耦合神经网络
点火时间矩阵
多区域划分
引导滤波
图像加权融合
Keywords
image processing
pulse-coupled neural network
firing time matrix
multi-regional division
guided filtering
image weight fusion
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进PCNN的数据降噪方法
王建国
闫海鹏
张文兴
张鑫礼
《中国测试》
CAS
北大核心
2016
1
下载PDF
职称材料
2
基于改进PCNN决策的非对称裁剪中值去噪方法
朱世松
吴亚楠
《仪表技术与传感器》
CSCD
北大核心
2019
1
下载PDF
职称材料
3
结合脉冲耦合神经网络与引导滤波的红外与可见光图像融合
周哓玲
江泽涛
《光学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
25
原文传递
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