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基于双层PCNN的多级灰度图像增强
引用本文:武尔维,周冬明,赵东风,聂仁灿.基于双层PCNN的多级灰度图像增强[J].云南大学学报(自然科学版),2007,29(5):459-464.
作者姓名:武尔维  周冬明  赵东风  聂仁灿
作者单位:云南大学,信息学院通信工程系,云南,昆明,650091
基金项目:云南省自然科学基金,云南大学重点项目
摘    要: 在脉冲耦合神经网络(Plus Coupled Neural Network)模型基础上,提出了DLPCNN(Double Level PC-NN)模型.DLPCNN模型能有效地对多灰度级图像进行增强.该方法通过快速并行计算,分层处理、动态步长调整实现对多灰度级图像处理,与传统方法相比体现了较好的优势.

关 键 词:双层PCNN  图像梯度  可变步长
文章编号:0258-7971(2007)05-0459-06
修稿时间:2007-04-09

Multilevel gray image contrast enhancement approach using double level PCNN
WU Er-wei,ZHOU Dong-ming,ZHAO Dong-feng,NIE Ren-can.Multilevel gray image contrast enhancement approach using double level PCNN[J].Journal of Yunnan University(Natural Sciences),2007,29(5):459-464.
Authors:WU Er-wei  ZHOU Dong-ming  ZHAO Dong-feng  NIE Ren-can
Institution:Department of Communications Engineering, College of Information, Yunnan University, Kunming 650091, China
Abstract:It is presented DLPCNN(Double Level PCNN) model based on the PCNN(Pulse Coupled Neural Network).It is easy to solve the problem of multilevel gray image contrast enhancement.Compared with traditional method of multilevel image contrast enhancement,the proposed approach has better advantages in parallel calculation.Meanwhile,it is maked use of the DLPCNN by computing and modifying step to adapt dealing with multilevel image contrast enhancement.
Keywords:double level PCNN  image grads  varying step
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