融合小波变换与改进PCNN的图像增强算法研究

摘要：

为了解决方向对纹理图像细节增强的限制问题,提出一种融合小波变换与改进脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像增强算法.该算法首先对图像进行二维离散小波变换,提取图像的高频分量图.然后将图像像素的局部梯度值作为链接强度系数,在动态阈值函数中加入侧抑制信号来改进脉冲耦合神经网络;并用改进的脉冲耦合神经网络对高频分量图进行增强.最后使用中值滤波对小波重构后的图像进行非线性平滑,实现纹理图像细节的增强.实验结果表明,该算法能够有效地减少图像细节增强时方向的限制.增强后,纹理图像的细节更加丰富,整体对比度也有一定的提高.

关键词：纹理图像、图像增强、小波变换、脉冲耦合神经网络、中值滤波

所属期刊栏目：52

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金41301480;西安石油大学全日制硕士研究生创新基金2014cx130635

在线出版日期：2016-08-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：163-168