基于SIAL-PCNN的图像噪声双边滤波方法研究

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为了有效的对图像中的高斯噪声滤除并能有效的保护图像中的边缘和细节等信息,本文在脉冲耦合神经网络(PCNN)理论基础上,提出了平滑抑制的自适应链接PCNN的图像噪声双边滤波算法。在PCNN模型中引入了平滑抑制因子,利用相似神经元同步的特点,构建了SIAL-PCNN模型与赋时矩阵,并将SIAL-PCNN模型与赋时矩阵对含有噪声的图像进行自适应处理。实验结果说明实验说明本文提出的方法能够提高噪声检测精度,在不损失图像边缘等重要信息的情况下有效对噪声进行滤除,与传统除噪声算法相比具有更好的性能以及适应性。
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