基于简化型PCNN的图像混合噪声滤波方法

对于被混合噪声污染的图像,考虑到图像所受混合噪声的特点,基于简化型PCNN模型对图像混合噪声进行滤波处理.阐述了脉冲耦合神经网络的运行原理.为了将PCNN模型应用到图像的混合噪声滤波,对PCNN模型进行了适当的简化,并指出了此滤波方法的特点.给出了计算机仿真实验结果,并与应用其他滤波方法得到的结果进行了比较,表明有很大的优势.     

基于脉冲耦合神经网络和形态学的边缘检测

阐述了脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)模型的基本工作原理.对于含有噪声的图像,用传统的边缘检测方法不能很好地将图像边缘检测出来.考虑到PCNN在图像分割中的天然优势和数学形态学对图像的膨胀腐蚀作用,采用PCNN和数学形态学相结合的方法对含有噪声图像进行边缘检测.实验结果表明,该算法是有效可行的.