【摘 要】
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研究了如何将粗集(Rough Set)与脉冲耦合神经网络(PCNN-Pulse Coupled Neural Network)相结合,对被噪声污染的图像进行对比度增强处理,使图像清晰,从而便于后续的处理.同时,
【基金项目】
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国家 8 6 3计划基金 (2 0 0 2AA7830 6 0 );视觉与听觉信息处理国家重点实验室开放基金资助项目
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研究了如何将粗集(Rough Set)与脉冲耦合神经网络(PCNN-Pulse Coupled Neural Network)相结合,对被噪声污染的图像进行对比度增强处理,使图像清晰,从而便于后续的处理.同时,提出了基于粗集与PCNN的图像增强算法.计算机仿真结果表明,使用基于粗集与PCNN的图像增强算法,可有效地对被噪声污染的图像进行图像增强,减少图像噪声,增加图像对比度,使图像更加清晰,且图像增强的结果优于常规的方法.
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