图像椒盐噪声的自适应滤波算法研究

摘要：

为有效去除严重的椒盐噪声、更好地保护图像细节,提出了一种基于改进脉冲耦合神经网络(PCNN)的自适应去噪方法.根据PCNN神经网络的点火时刻矩阵,对受噪声污染的像素进行定位,仅对噪声像素进行类中值滤波,实现了图像细节的有效保留；根据噪声强度的估计信息,自动进行滤波次数和滤波窗口尺寸的优选,实现了图像的强自适应滤波.实验表明,与传统去噪方法相比,该方法噪声去除效果好,图像细节保持完整,而且系统具有一定的泛化能力.

关键词：脉冲耦合神经网络、椒盐噪声、图像去噪、自适应滤波

所属期刊栏目：47

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2012-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：188-191