基于PCNN噪声检测的两级脉冲噪声滤波算法
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TN713

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国家高技术研究发展计划“863”资助项目(2007AA12Z323); 国家自然科学基金资助项目(60772139,60872109); 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(200807011007); 天水师范学院“青蓝”人才工程基金资助项目


Two-stage impulse noise filtering algorithm based on PCNN noise detection
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    摘要:

    为有效滤除图像中严重脉冲噪声干扰,提出了一种基于改进型脉冲耦合神经网络(PCNN)噪声检测的两级脉冲噪声滤除算法。该算法首先利用PCNN同步脉冲发放特性区分定位噪声点和信号点位置,其次根据噪声点局部邻域信息对噪声进行第1级自适应滤波,然后再利用具有保护边缘细节特点的多方向信息中值滤波器(MF进行第2级辅助滤波。实验结果表明,该算法在噪声检测中无需设定检测阈值,噪声检测精度较高;在去噪过程中不但有效滤除噪声干扰,而且能很好地保护图像边缘细节等信息,具有较好的主观视觉效果和客观评价指标,比传统MF及其它相关算法有更优的滤波性能,去噪能力强、信噪比高和适应性好,特别是对受严重噪声污染的图像,显示了更大的优越性。

    Abstract:

    In order to effectively remove high dense impulse noise in images,a novel two-stage impulse noise filtering algorithm based on improved Pulse Coupled Neural Networks(PCNN)noise detection is put forward.Firstly,the noisy points and signal points are distinguished and located using the synchronous pulse burst property of PCNN,then the noisy points are smoothed by the first adaptive filter based on their local adjacent information of the noisy points,finally,the assistant filtering using the second multi-direc...

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

刘勍.基于PCNN噪声检测的两级脉冲噪声滤波算法[J].光电子激光,2009,(11):1466~1470

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