基于SPCNN和Nagao滤波的图像去噪

摘要：

为了更好地滤除椒盐噪声,提出如下方法,首先借鉴非线性模板和模板匹配的思想,改进了Nagao滤波器;再利用简化脉冲耦合神经网络模型,提出一种定位噪声点的方法;最后将两者结合用于恢复被椒盐噪声污染的图像.实验证实,采用本文算法恢复图像的主客观效果均优于标准中值滤波、自适应中值滤波、中子集型中值滤波、简化脉冲耦合神经网络滤波,且当噪声密度大范围变化时仍然具有较好效果.

关键词：Nagao滤波、脉冲耦合神经网络、图像平滑、图像去噪、椒盐噪声、保细节

所属期刊栏目：39

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：高等学校科技创新工程重大培育项目;江苏省自然科学基金

在线出版日期：2010-07-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：598-607