基于各向异性脉冲耦合神经网络模型的光照补偿
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杨浩(1960-) ,男,浙江诸暨人,博士,教 授,主要研究方向为机器视觉、图像处理和电力系统信号处理.

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国家创新研究群体基金(51021005)资助项目 , 杨梅, 杜改营, 谭涛 (重庆大学 电气工程学院,重庆 400044)


Illumination compensation based on anisotropic pulse coupled neural network
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    摘要:

    针对低照度非均匀光照图像,为了解决传统脉冲 耦合神经网络(PCNN)模型在光照补偿中出现的灰化现 象和阴影部分光照补偿不足的问题,提出了基于各向异性PCNN(anisotro pic-PCNN)模型的光照补偿 算法。首先,分析了图像的统计特性,进而根据PCNN模型神经元的点火特性,讨 论了连接权值矩阵W、M 的取值对自动波的波面阵和波的传播方向的影响;然后,基于Weickert的扩散 率函数,对连接权值矩阵W、M 重新赋值,设计了各向异性PCNN模型;最后,给出了各向异性PCNN模型 的输出与补偿后图像之间的简化非 线性映射函数。仿真结果表明,本文模型可以有效地进行图像的整体和局部动态范围的调整 ,使图像中阴影区域的细 节信息得到充分展现,消除传统PCNN模型引起的灰化现象。对低照度非均匀光照的图像的光 照补偿具有一定的普遍适用性。

    Abstract:

    An illumination compensation algorithm based on anisotropic pulse coup led neural network (anisotropic-PCNN) model is proposed for low and non-uniform illumination images in order to solve the problems of ashing phenomenon and shortage illumination compensation of shadow area in the traditional puls e coupled neural network (PCNN) model.Firstly,the influence of connection w eight matrices W and M′s values on automatic wave array and wave propagation direction is discussed based on analysis of the stat istical properties of images and firing characteristics of PCNN model;Secondly,connection weight matrices W and M are re assigned based on Weickert′s diffusion rate function,and the anisotropic-PCNN model is designed;At last,a simplified non linear mapping function from anisotropic-PCNN model′s outputs to illumination compensated images is put forward.The simulati on results show that the overall and partial dynamic ranges of images are adjusted,the detail information of shadow region is fully shown,and the ashing phenomenon caused by traditional PCNN model is eliminated.It is a universally ap plicable illumination compensation method for low and non-uniform illumination images to some extent.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

杨浩,杨梅,杜改营,谭涛.基于各向异性脉冲耦合神经网络模型的光照补偿[J].光电子激光,2013,(10):2038~2046

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  • 收稿日期:2013-01-04
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