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基于粗集与PCNN的图像预处理 总被引:7,自引:0,他引:7
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。 相似文献
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在自然界中,个体总是企图向其周围优秀的个体学习,同时,这种非监督的学习方式不可避免的受环境的影响,因此,变异总是存在的。受这种现象的启发,为避免GA的早熟和收敛到局部极小,提出了一种新的优化算法,种群大小为N×N,均匀分布在一个正方形内,除边界外,每个个体都有8个邻居。在一个3×3邻域内,保持最优个体不变,其它个体同最优个体交叉,子代经过概率1变异后,取代原来非最优的父代。理论及函数寻优和模板匹配证明,该算法具有很强的寻优能力和很快的收敛速度。 相似文献
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针对NSCT融合算法运算数据量大、计算复杂度较高、实时性较低的问题,提出一种基于非下采样剪切波变换(nonsubsampled shearlet transform,NSST)和压缩感知(compressed sensing,CS)的遥感图像融合方法。首先,对待融合图像进行NSST变换,分解后得到的低频子带系数采用区域能量的融合规则;分解后的高频子带系数具有较高稀疏性。通过CS进行压缩后采用PCNN的融合规则,最后对重构系数进行NSST逆变换。实验结果表明,与传统经典算法相比,新方法不仅有效提高了图像融合效果,而且加快了算法的运行速度,满足融合系统实时性的要求。 相似文献
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基于简化脉冲耦合神经网络(SPCNN),提出一种有效的文档图像脉冲噪声去除方法。首先通过测试模拟文档图像说明SPCNN检测文档图像噪声的可行性,然后设计SPCNN检测算法判断出噪声像素并加以标记,只对标记为噪声的像素做滤波处理。从仿真实验可以看出,本文方法具有较好的视觉效果,计算结果表明该方法比一般去噪方法明显改善。 相似文献
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针对现有织物疵点图像分割方法对光照不均匀敏感的问题,提出了一种基于局部熵和变异度的织物疵点图像分割方法。首先对织物图像进行局部熵和变异度计算,提取疵点的类边缘和区域信息;然后基于人工神经网络脉冲耦合(PCNN )的区域生长法分割织物疵点图像。通过对T ILDA数据库中的疵点图像和基于线阵CCD在线检测的织物疵点图像进行测试,并与已有的相关方法进行对比实验和评价。结果表明,该方法不仅能有效地抑制光照不均匀和复杂背景干扰的影响,而且分割质量有了明显改进。 相似文献
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基于PCNN的小波域超声医学图像去噪方法 总被引:2,自引:1,他引:1
在分析小波去噪和脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural networks,简称为PCNN)去噪优缺点的基础上,提出一种基于PCNN的小波域超声医学图像去噪方法(a method of medical ultrasonicimage de-noising based on PCNN in the Wavelet Domain,简称为PCNN-WD).该方法先对小波系数进行相应的预处理,然后应用PCNN在小波域中修改小波系数,以达到去噪的目的,并且该方法能够自动地设定阈值和修改小波系数的步长.实验结果表明,该方法可以有效地去除斑点噪声,并很好地保留图像细节和图像边缘. 相似文献
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在应用脉冲耦合神经网络模型分割图像的研究中,确定模型的参数是一个难点问题,其中连接系数β在脉冲耦合神经网络中起着重要的作用。本文使用最小交叉熵D(P, Q; t )和标准差,简化了脉冲耦合神经网络模型的连接系数β的估计公式,该方法可以自动确定并简化脉冲耦合神经网络模型的连接系数β。实验结果表明,该方法对肝包虫医学图像的分割效果显著,能获得较好的视觉结果并具有较强的普适性。 相似文献
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针对同定摄像机的视频监控系统,提出了一种改进的基于混合高斯模型的运动目标检测方法.改进方法引入PCNN算法,针对模型匹配问题,提出自适应局部阈值算法并结合区域增长思想,利用PCNN的迭代计算,逐步检测出运动目标.实验表明,改进的方法与传统方法相比具有更好的运动目标检测能力,在运动目标和背景的灰度值差别比较小的情况下,能改善其运动目标检测的效果. 相似文献