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题名基于PCNN内部活动项的彩色图像增强算法
被引量:5
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作者
徐敏敏
寇光杰
马云艳
岳峻
贾世祥
张志旺
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机构
鲁东大学信息与电气工程学院
鲁东大学数学与统计学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019年第B06期259-262,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(61472172,61100115,61771231)
山东省自然科学基金面上项目(ZR2017MF062,ZR2017MF010)资助
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文摘
脉冲耦合神经网络(PCNN)是一种受哺乳动物视觉神经系统启发而提出的新型单层神经网络,具有生物学依据,因而在图像处理领域具有天然优势。通过对PCNN工作过程的分析和工作原理的研究,发现PCNN内部活动项本身对原始图像就具有明显的增强作用,将其与基于人眼视觉的亮度调节算法相结合,提出了一种自适应调节亮度的彩色图像增强算法。与目前常见图像增强算法相比,无论从定性还是定量角度来看,所提算法都取得了很好的效果,并且代码更简洁,运行更高效。
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关键词
pcnn
图像增强
pcnn内部活动项
视皮层神经元
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Keywords
pcnn
Image enhancement
Internal activity of pcnn
Visual cortex neuron
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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