基于PCNN的图像椒盐噪声滤除方法.pdf

第 12卷第 2期 智 能 系 统 学 报 V01．12No．2 2017年4月 CAAITransactionsonIntelligentSystems Apr．2017 DOI：10．11992／tis．201605027 网络出版地址 ：http：／／www．cnki．net／kcms／detail／23．1538．tp1705．014．html 基于 PCNN的图像椒盐噪声滤除方法 闫海鹏 ，吴玉厚 (1．沈阳建筑大学机械工程学院，辽宁沈阳110168；2．沈阳建筑大学 高档石材数控加工装备与技术国家地方联合 工程 实验 室，辽宁 沈阳 110168) 摘 要：传统的降噪方法在图像降噪之后会损坏图像的部分边缘细节信息，致使图像的轮廓变得模糊不清。为了达 到更好的图像降噪效果，提出一种改变突触链接强度和改进阈值 函数的脉冲耦合神经网络的图像降噪方法。该方 法将基本脉冲耦合神经网络模型进行简化，使突触链接强度 自适应取值，将阈值 函数改进为分段的衰减函数，从而 提高对图像不同灰度值的分辨力，并根据神经元与其周围神经元点火时间差定位噪声点，提高了算法对噪声点的辨 识精确度，进而实现更好的降噪效果。实验结果表明，改进方法准确地辨识出了图像的椒盐噪声点，并且能够有效 去除噪声点，同时很好地保护图像边缘细节。 关键词：图像降噪；脉冲耦合神经网络；突触链接强度；阈值函数 ；分辨力 中图分类号：TP391 文献标志码：A 文章编号：1673-4785(2017)02-0272-07 中文引用格式：闰海鹏。吴玉厚．基于PCNN的图像椒盐噪声滤除方法 [J]．智能系统学报，2017，12(2)：272—272． 英文引用格式：YANHaipeng。wuYuhou．FilteringimageimpulsenoisebyusingaPCNNimagenoisereductiontechnique[J]． CAAItransactionsonintelligentsystems，2017。12(2)：272—278． Fiilltteerriinnggiimmaaggeeimm‘ppuullsseenno0iisseeDbyyuussiinngg aPCNN imagenoisereductiontechnique YAN Haipeng ．WU Yuhou。 (1．SchoolofMechanicalEngineering，ShenyangJianzhuUniversity，Shenyang110168，China；2．National—LocalJointEngineering LaboratoryofHigh—GradeStoneNumericalControlMachiningEquipmentsandTechnology，ShenyangJianzhuUniversity，Shenyang 110168，China) Abstract：Traditionalmethodsforimagenoisereduction typicallydamagetheedgesanddetailsofan image，blur imagecontours，andtherebymakethem indistinctafterimagenoisereductioniscomplete．Toachievebetterresults inimagenoisereduction，weproposeapulsecouplingneuralnetwork (PCNN)imagenoisereductionmethod basedonamodifiedsynapticlinkstrengthandamodifiedthresholdfunction．WesimplifiedthebasicPCNNmodel andadaptivelychanged thesynapticl