基于PCNN内部活动项的彩色图像增强算法

摘要：

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.

关键词：PCNN、图像增强、PCNN内部活动项、视皮层神经元

所属期刊栏目：46

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：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

在线出版日期：2019-07-08（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：259-262