简化型PCNN和数学形态学的图像去噪算法
基于简化型PCNN的图像混合噪声滤波方法
第３ ５卷第 １ 期
２０ ０ ８年 １月
应
用 科 技 Ｖ １３ Ｎ ． ｏ ． ５． ｏ １
Ａｐｐｉｄ Ｓ ｉｎｃ ａ ｄ Ｔ ｃ ｏｏ ｙ ｌｅ ｃｅ ｅ ｎ ｅ ｈｎ ｌｇ
Ｊｎ ２ ０ ａ ．０ ８
文章 编号 ：０９— ７ Ｘ（０ ８ ０ — ０ ６— ４ １０ ６ １ ２ ０ ） １ ０ ３ ０
基 于 简 化 型 Ｐ Ｎ 的 图像 混 合 噪 声 滤 波 方 法 ＣＮ
姜殿 龙 ， 峙 江 ， 翠翠 赵 张
（ 尔滨 工程 大 学 信 息与 通 信 学院 ， 龙 江 哈 尔滨 １００ ） 哈 黑 ５０ １ 摘 要 ： 于 被 混 合 噪声 污 染 的图 像 ， 虑 到 图像 所 受 混 合 噪 声 的 特 点 ， 于 简 化 型 Ｐ Ｎ 对 考 基 Ｃ Ｎ模 型 对 图 像 混 合 噪
（ ｏｅｅｏ ｆｒ ｔ ｎａｄＣ ｍ ｕ ｉ ｔ ｎＥ ｇ ｅｒ ｇ ａｂ ｎｉｅｒ ｇＵ ｉ ｒｉ ，Ｈ ｒｉ １００ ，Ｃ ｉａ Ｃｌ ｇ ｆ ｎｏ ｉ ｎ ｏ ｍ ｎ ａｉ ｎｉ ｅ ｎ ，Ｈ ｒｉ Ｅ ｇｎｅｉ ｎ ｅｓｙ ａｂｎ ５ ０ １ ｈ ） ｌ Ｉ ｍａｏ ｃ ｏ ｎ ｉ ｎ ｎ ｖ ｔ ｎ
ｍｏ ｌｉ ｔ ｙ ｒｄ ｎ ｉｅ ｉ ｔｒｎ ｄｅ ｎ ｏ ｈ ｂ ｏ ｓ ｆ ｅ ｇ，ＰＣＮＮ ｄ ｌ ｓ ｐｒｐ ｒｙ ｉ ｌｆ ｄ． Ｔｈ ｈ ｒ ｃ ｅ ｓｉ ｏ ｈ ｓ ｉ ｌｉ ｍｏ ｅ ｉ ｏ ｅ ｌ ｓｍｐ ｉ ｅ ｉ ｅ ｃ ａ ａ ｔｒ ｔ ｉ ｃ ｆ ｔ ｉ ｍｅｈ ｄ ｓ ｄ ｓ ｔ ｏ ｉ ｉ－ ｃ ｓｅ ｕ ｓ ｄ．Ｅｘ ｅ ｍｅ ｔｒ ｓ ｌ ｆ ｃ ｍｐ ｔｒ ｓｍｕ ａｉ ｎ ｉ ｉｅ ａ ｄ ｃ ｍｐ ｒｄ ｗｉ ｅ ｕｌ ｏ ｔ ｅ ｔ ｏ ｓ ｏ ｍａ ｅ ｐ ｒ ｎ ｅ ｕ ｔ ｏ ｏ ｕ ｅ ｉ ｌｔｏ ｓ ｇ ｖ ｎ ｎ ｏ ａ ｅ ｔ ｒ ｓ ｔ ｆ ｏｈ ｒ ｍｅｈ ｄ ｆ ｉ ｇ ｉ ｈ ｓ
基于简化PCNN的脉冲噪声滤波
提 高 图像 识 别 效 果 ， 一 直 是 图像 处 理 的研 究 热 点 。 经过长期研究 ， 图像 处 理 技 术 日趋 成 熟 ， 传 统 处 理 方 法难 以进一步提高处理效果 ， 而 模 拟 人 的认 知 过 程是 一 种
这 一 过 程 中得 到 广 泛 应 用 ， 但 其 处 理信 息 是依 赖 于 阈 值 和
连接 权值 ， 这 与人 的认 知方 式截 然不 同， 效 果 并不 理想 。
Ｕ （ ） 一 Ｆ （ ” ） （ １＋ Ｌ （ ） ） ０ （ ） 一 ８ ０ （ 一 １ ）＋ Ｖ Ｙｄ （ 一 １ ）
关键词 ： 脉 冲耦 合神 经 网络 ； 脉 冲噪 声 ； 同步 脉 ， 中
Ｄ ＯＩ ： １ ０ ． １ １ ９ ０ ７ ／ ｒ ｊ ｄ ｋ ． １ ４ ３ ８ ０ ７
中 图分 类 号 ： ＴＰ ３ １ ７ ． ４
文献标识码 ： Ａ
文章 编 号 ： １ ６ ７ ２ — ７ ８ ０ ０ （ ２ Ｏ １ ５ ） ０ ０ ２ — ０ １ ４ ３ — ０ ２ 细胞的模拟 ， 利用单个神经元线性相加 ， 激励可以传播 的、
其中： Ｆ （ ） 是神经元 的输入 ； Ｌ （ ｎ ）是 窗 口 神 经 元
的连 接 输 入 ； Ｕ （ ）是 神 经 元 的 内 部 活 动 项 ； ， （ ）是 神
经 元 的 动态 阈值 ； Ｙ （ ）是 神 经 元 的 对 外 脉 冲 ； Ｖ 是 反 馈 域 的放 大 系数 ； 是反馈 域 的衰减时 间常数 ； Ｓ 是 神 经 元 受 到 的 外部 激 励 ， 可 以 反 映 图 像 中对 应 位 置 的灰 度 ； Ｖ 和
图像去噪方法
图像去噪方法图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。
去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。
图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染，一般数字图像系统中的常见噪声主要有:高斯噪声(主要由阻性元器件内部产生)、椒盐噪声(主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声)等;目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种:均值滤波算法:也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。
有效抑制加性噪声(一般指热噪声、散弹噪声等，它们与信号的关系是相加，不管有没有信号，噪声都存在)，但容易引起图像模糊，可以对其进行改进，主要避开对景物边缘的平滑处理。
中值滤波:基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性平滑滤波信号处理技术。
中值滤波的特点即是首先确定一个以某个像素为中心点的邻域，一般为方形邻域，也可以为圆形、十字形等等，然后将邻域中各像素的灰度值排序，取其中间值作为中心像素灰度的新值，这里领域被称为窗口，当窗口移动时，利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。
其算法简单，时间复杂度低，但其对点、线和尖顶多的图像不宜采用中值滤波。
很容易自适应化。
Wiener维纳滤波:使原始图像和其恢复图像之间的均方误差(在相同测量条件下进行的测量称为等精度测量，例如在同样的条件下，用同一个游标卡尺测量铜棒的直径若干次，这就是等精度测量。
对于等精度测量来说，还有一种更好的表示误差的方法，就是标准误差。
标准误差定义为各测量值误差的平方和的平均值的平方根，故又称为均方误差。
)最小的复原方法，是一种自适应滤波器，根据局部方差来调整滤波器效果。
对于去除高斯噪声效果明显。
实验一:均值滤波对高斯噪声的效果I=imread('model.gif');%读取图像J=imnoise(I,'gaussian',0,0.005);%加入均值为0，方差为0.005的高斯噪声subplot(2,3,1);imshow(I);title('原始图像');subplot(2,3,2); imshow(J);title('加入高斯噪声之后的图像');%采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波K1=filter2(fspecial('average',3),J)/255; %模板尺寸为3K2=filter2(fspecial('average',5),J)/255;% 模板尺寸为5K3=filter2(fspecial('average',7),J)/255; %模板尺寸为7K4= filter2(fspecial('average',9),J)/255; %模板尺寸为9subplot(2,3,3);imshow(K1);title('改进后的图像1');subplot(2,3,4); imshow(K2);title('改进后的图像2');subplot(2,3,5);imshow(K3);title('改进后的图像3');subplot(2,3,6);imshow(K4);title('改进后的图像4');使用均值滤波去噪(高斯噪声)效果选用的邻域半径越大效果越好，当然其代价也会更大，另外确切的去噪效果的好坏还需要用SNR(信噪比，又称为讯噪比，即放大器的输出信号的电压与同时输出的噪声电压的比，常常用分贝数表示。
数字图像处理中的图像去噪算法
数字图像处理中的图像去噪算法数字图像处理（Digital Image Processing，DIP）已经成为了一个热门的研究领域，在许多领域都有广泛的应用。
而在数字图像处理中，图像去噪是一个十分重要的问题。
噪声是数字图像中不可避免的一部分，因为图像在获取、传输以及存储时，都可能受到各种各样的噪声的干扰。
因此，图像去噪算法的研究意义重大。
本文将介绍数字图像处理中一些经典的图像去噪算法并进行简单的比较。
这些算法包括：中值滤波、高斯滤波、双边滤波、小波变换去噪、总变差去噪以及基于深度学习的去噪算法。
1. 中值滤波中值滤波是最基本和常用的图像去噪方法之一，它是一种非线性滤波方法。
中值滤波的思想是对图像中的每个像素取相邻像素的中值作为输出像素的灰度值。
这个方法常常用于去除椒盐噪声。
中值滤波的优点是噪声抑制效果好，适用于去除离群点等类型的噪声。
但如果噪声的分布为高斯分布，则中值滤波的效果会变得不太好。
此外，在中值滤波时，窗口大小的选取会对滤波结果产生影响，较小的窗口易产生伪影，而较大的窗口易导致较大的模糊。
2. 高斯滤波高斯滤波是一种线性的滤波方法，它利用高斯函数对像素进行加权平均来减小噪声的影响。
高斯滤波的优点是保留了图像的整体特征，同时对噪声的抑制效果也不错。
此外，该算法计算快速，适合处理大尺寸的图像。
3. 双边滤波双边滤波是一种非线性的滤波方法，它在进行像素平均的同时，同时考虑像素的空间距离和灰度值距离。
通过像素间的空间距离和灰度值差异来决定权值，从而使得该算法在保留图像细节的同时，对噪声具有很好的抑制效果。
双边滤波在去除高斯噪声和椒盐噪声方面都有不错的效果。
4. 小波变换去噪小波变换去噪是基于小波分析的一种非线性滤波方法。
该算法首先将图像分解为不同尺度的局部频率信号，然后利用小波系数来判断像素是否为噪声。
接着，将噪声部分所对应的小波系数进行修正，最终再进行反变换得到去噪后的图像。
该算法在处理非线性噪声效果也很好。
基于PCNN神经网络的图像去噪算法研究
第25卷 第8期计 算 机 仿 真2008年8月 文章编号:1006-9348(2008)08-0234-04基于PCNN神经网络的图像去噪算法研究邹文洁(南华大学机械工程学院,湖南衡阳421001)摘要:图像噪声的去除一直是图像处理领域的难点,以往介绍的去噪方法主要用于去除二值图像的噪声,不能用于灰度图像的去噪,而且在去噪的同时会引起图像的模糊,为了解决问题,根据PCNN的工作原理和噪声的特点提出了一种改进的基于PCNN的去噪方法。
计算机仿真实验结果表明该方法能在有效去除椒盐噪声的同时,很好地保留了图像的细节,防止了图像的模糊,对图像的恢复、图像的识别是十分有益的,但对于严重的高斯噪声,去除效果还不是很理想,该算法有待改进。
关键词:脉冲耦合神经网络;椒盐噪声;图像去噪中图分类号:TP39119 文献标识码:AAn I mage D e-no isi n g A lgor ith m Ba sed on PCNNZ OU W en-jie(School of Mechanical Engineering,University of Southern China,Hengyang Hunan421001,China)ABSTRACT:The re moval of i m age noise is al w ays a difficult p r oble m in the field of i m age p r ocessing.Conventi onalmethods,which may make the i m age blurred,are mainly used for denoising of binary i m age,cannot be app lied f orgray i m age.For s olving this p r oble m,the paper p r oposes an i m p r oved method based on PCNN,according t o the oper2ating theory of PC NN and the characters of noise.The computer si m ulati on experi m ent result p r oves that the methodis perfect f or i m age with noise of salt and pepper and has a good ability in keep ing the details of i m age.This is verybenficial t o i m age rest orati on and i m age recogniti on.However,the method is not perfect for i m age with seri ous gaussnoise and s o it is t o be i m p r oved.KE YWO R D S:Pulse coup led neural net w ork;Salt and pepper noise;I m age de-noising1 引言图像噪声去除是否有效将直接影响后续图像处理的质量,特别是针对由于运动等因素引起的模糊图像的恢复而言,去噪显得更加重要。
一种基于PCNN检测的文档图像去噪算法
【 ｂｔａｔＡ ｆ ｔｅｍ ｔ ｄ ｆ ｏｕ ｅｔｍ ｇｓｗ ｉ ａｅ ｅｓ ｐｅ ｕ ｅ ｏｐ ｄ ｅｒ ｅ ｏｋ（ Ｃ Ｎ， ｒ ｏｅ ｍ ｖ Ａ ｓ ｃ］ｎｅｅ ｉ ｅ ｏ ｃｍ ｎ ｉａｅ ｈ ｈｉｂｓ ｏ ｔ ｍ ｌ ｐｌ ｕｌ ｕａｎｔ ｒ Ｓ Ｎ ）ｉｐｏ ｓ ｔｒ ｏｅ ｒ ｆｃｖ ｈ ｏｄ ， ｃ ｓ ｄ ｎｈ ｉ ｓｃ ｅ ｎ ｌ ｗ Ｐ ｓ ｐ ｄｏｅ
ｉ ｕ ｓ ｏ ｓ ｓ Ｆｉｓｌ ， ｈ ｄ ｌ ｆｄ ｃ ｍｅ ｔｉ ｍｇ ｓｅ ｔｂ ｉｈ ｄ ｆ ｒｉ ｕ ｔａ ｉ ｇ ｔ ｅ ｆ ａ ｉ ｉｉ ｆＳ ＣＮＮ，ｔ ｅ ｅ ｉ ｎ ｎ ｈ ｌ ｏ ｉ ｍ ｆＳ ＣＮＮ ｍｐ ｌｅ ｎ ｉｅ ． ｒｔｙ ｔ ｅ ｍｏ ｅ ｓ ｏ ｏ ｕ ｎ ｎ ｅ ｗａ ｓａ ｌｓ ｅ ｏ ｌ ｓｒ ｔ ｈ ｅ ｓｂ ｌ ｙ ｏ Ｐ ｌ ｎ ｔ ｈ ｎ ｄ ｓｇ ｉ ｇ ｔ ｅ ａ ｇ ｒｔ ｏ Ｐ ｈ
（ ． ｐ ｒｍｅ ｔ ｆ ａ ａ ｅ ｎ ｃｅ ｃ ｎ ｎ ｉｅ ｒｎ ，ｈ ｎ ｏ ｇ Ｎ ｒ ｌ ｉｅ ｓｔ ｃ ｏ ｌ ｎ ｎ Ｓ ａ ｄ ｎ ，５ ０ ４Ｃ ｉａ １ Ｄｅ ａ ｔ ｎ ｎ ｇ ｍｅ ｔ ｉｎ ｅａ ｄ Ｅ ｇｎ ｅ ｉｇＳ ａ ｄ ｎ ｏ ｍａ ｖ ｒｉ Ｓ ｈ ｏＪｉ ａ ｈ ｎ ｏ ｇ２ ０ １ ， ｈ ｎ ； ｏＭ Ｓ Ｕｎ ｙ ２Ｄ ｐ ｒｍｅ ｔ ｆ ｎ ｏ ｍａ ｉｎ Ｓ ｉｎ ｅａ ｄ Ｅｎ ｉ ｅ ｒ ｇ Ｓ ａ ｄ ｎ ｏ ｍａ ｉｅ ｓｔ ， ｎ ｎ Ｓ ａ ｄ ｎ ，５ ０ ４Ｃｈｎ ） ，ｅ ａ ｔ ｎ ｆｒ ｔ ｃ ｃ ｎ ｇｎ ｅ ｉ ， ｈ ｎ ｏ ｇ Ｎ ｒ ｌ ｏＩ ｏ ｅ ｎ Ｕｎｖ ｒｉ ｉ ａ ｈ ｎ ｏ ｇ ０ １ ， ｉ ａ ｙＪ ２
一种基于PCNN的图像噪声消去方法
一种基于PCNN的图像噪声消去方法
于菊珍
【期刊名称】《信息技术》
【年(卷),期】2008(32)7
【摘要】提出了一种基于PCNN(脉冲耦合神经网络)的图像椒盐噪声消去方法,针对椒盐噪声的特点,根据PCNN集群点火特性,结合邻域均值滤波器较好地进行了图像平滑.试验证明,该方法不仅能够有效地去除椒盐噪声,对图像纹理和边缘的保护也较好.
【总页数】3页(P112-114)
【作者】于菊珍
【作者单位】西北政法大学经济管理学院,西安,710061
【正文语种】中文
【中图分类】TN911
【相关文献】
1.一种基于双谱的图像噪声去除方法 [J], 王艳玲;王宏志;李玲
2.一种基于误差传递的图像噪声去除方法 [J], 马杏军;刘谨;陈敏贤
3.一种基于消去树的LDL分解方法及其在营销优化计算中的应用 [J], 何蓓;吴敏;桂卫华
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5.一种基于脉冲耦合神经网络计算的SAR图像噪声抑制方法 [J], 王鑫东;王博
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图像处理中的图像去噪算法技巧分享
图像处理中的图像去噪算法技巧分享图像处理是一种对图像进行操作、修改和增强的技术。
其中，图像去噪是图像处理领域的一个重要技术，旨在消除图像中的噪声，提高图像的质量和清晰度。
本文将分享一些常用的图像去噪算法技巧，帮助读者理解和运用这些算法来改善图像质量。
1. 中值滤波法中值滤波法是一种简单但有效的图像去噪算法。
该算法通过取像素周围邻域中的中值作为该像素的值，来消除图像中的噪声。
由于中值滤波法对离群值具有很好的鲁棒性，因此在处理椒盐噪声等大量噪声像素的图像上表现优秀。
2. 均值滤波法均值滤波法通过对像素周围邻域的像素值进行平均来实现去噪。
该算法简单易懂，计算速度快，适用于噪声比较平均分布的图像。
然而，均值滤波法对图像细节的保留不够，容易使图像失去锐度。
3. 高斯滤波法高斯滤波法是一种基于高斯函数的图像去噪算法。
该算法通过对像素周围邻域的像素值进行加权平均来实现去噪。
与均值滤波法相比，高斯滤波法可以更好地保留图像细节，但会导致图像边缘模糊。
4. 双边滤波法双边滤波法是一种结合空间域和灰度相似性的图像去噪算法。
该算法通过使用像素的位置和灰度值之间的加权函数来平衡空间平滑和灰度平滑的效果。
双边滤波法能够有效去除噪声，同时保留图像的细节和边缘。
5. 小波去噪算法小波去噪算法利用小波变换对图像进行频域分析，将图像表示为不同频率的系数，然后根据阈值选择性地保留或丢弃部分系数，最后进行逆变换得到去噪后的图像。
小波去噪算法能够有效消除椒盐噪声和高斯噪声，但在处理强噪声时可能会导致图像细节损失。
6. 形态学滤波法形态学滤波法是一种基于形态学运算的图像去噪算法。
该算法通过腐蚀和膨胀操作改变图像的形状和结构，以消除噪声。
形态学滤波法适用于图像中存在连续噪点或线条的去噪任务，能够有效消除这些噪声，并保留图像的细节。
以上是一些常用的图像去噪算法技巧。
在实际应用中，根据具体的噪声类型和图像特点，选择合适的去噪算法能够显著改善图像质量。
数字图像处理中的图像去噪算法研究
数字图像处理中的图像去噪算法研究数字图像处理是一门关于处理和分析数字图像的学科，广泛应用于各个领域，如医学图像处理、计算机视觉、遥感图像分析等。
而图像去噪是数字图像处理中的一项重要任务，其目的是在保留图像细节的同时，尽可能地减少图像中的噪声干扰，提高图像的质量。
图像去噪算法可以分为线性和非线性两类。
线性去噪算法主要基于数学的滤波原理，例如均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
这些算法利用了图像的局部统计信息来平滑图像，从而降低噪声的影响。
然而，线性滤波算法在去噪的同时往往会导致图像的细节信息模糊，特别是对于包含边缘和纹理等细节的图像。
相比之下，非线性去噪算法更适用于处理包含复杂细节的图像。
非线性去噪算法尝试通过利用图像内部的非线性结构来保留和恢复图像的细节信息。
其中，基于偏微分方程的非线性去噪算法是目前研究的热点之一。
例如，经典的总变差去噪(Total Variation Denoising, TVD)算法使用了图像的梯度信息作为图像的非线性结构的度量，通过求解扩散方程来去除噪声，同时保留图像边缘。
近年来，基于变分模型的非线性去噪算法也得到了广泛的研究和应用。
除了上述的传统去噪算法，近年来，基于深度学习的图像去噪算法也取得了巨大的突破。
深度学习算法通过构建深度神经网络并利用大规模图像数据进行训练，能够学习到复杂的图像特征表示和噪声模型，从而实现高效而准确的图像去噪。
例如，基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的去噪算法和基于生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)的去噪算法，已经在图像去噪领域取得了很好的效果。
随着研究的不断深入，图像去噪算法的性能也在不断提升。
除了算法的研究，噪声模型的建立也是图像去噪研究中的重要内容之一。
常见的噪声模型包括加性高斯噪声、瑞利噪声、椒盐噪声等。
根据实际应用需求，可以根据不同的噪声模型来选择合适的去噪算法。
图像去噪算法研究及应用
图像去噪算法研究及应用图像处理技术在现代化社会中具有广泛的应用，其中图像去噪算法是一种非常重要的技术。
图像噪声是由各种原因引起的，如图像采集设备的噪声、传输过程中的信噪比下降以及存储和处理过程中的噪声等。
这些噪声会降低图像的质量和信息量，从而影响图像的实际应用效果。
因此，图像去噪算法的研究和应用具有重要的实际意义。
一、图像去噪算法的基本原理常见的图像去噪算法主要包括低通滤波、中值滤波、小波变换、自适应滤波、非局部均值滤波等。
这些算法的基本原理是通过减少图像中的噪声干扰，增强图像中的信号信息，以提高图像的质量和信息量。
其中，低通滤波是一种基于频率域的滤波算法，其基本思想是通过保留图像中低频信息，滤除高频信息中的噪声。
中值滤波是一种基于空间域的滤波算法，其基本思想是通过取图像中邻域内的中位数来替换当前像素值，以达到去噪的效果。
小波变换是一种基于时间-频率域的滤波算法，其基本思想是通过将图像分解为多个频率带，然后对每个频率带进行去噪处理。
自适应滤波算法是一种基于统计学原理的滤波算法，其基本思想是根据图像中噪声的特征来确定滤波器的参数和权重。
非局部均值滤波算法是一种基于相似性的滤波算法，其基本思想是将图像中每个像素作为中心点，然后在整个图像区域内搜索相似的像素块，依据其相似度来滤波。
二、图像去噪算法的应用图像去噪算法广泛应用于数字图像处理、计算机视觉、图像识别等领域。
例如，在数字图像处理中，图像去噪算法可用于提高数字图像的质量、增加图像信息量和减少误差率。
在计算机视觉中，图像去噪算法可用于提高视觉识别的精度和减少误识别率。
在图像识别中，图像去噪算法可用于提高特征提取的准确度和降低特征抽取中的噪声干扰。
三、图像去噪算法的研究进展当前，图像去噪算法研究正朝着更高精度、更高效率和更适用于复杂图像场景方向不断发展。
一方面，研究者们正在探索机器学习、深度学习等新的技术手段，以提高图像去噪算法的准确度和稳定性。
另一方面，研究者们正在探索融合算法、多模态算法等新的算法模型，以提高图像去噪算法的适应性和应用范围。
一种基于PCNN的图像噪声消去方法
一
作者简 介：于菊珍 （９ １ ，０ ３年毕 业于 西北工 业大学 计算机技 １８ 一） ２０ 术 与科学系， 科 ，０３年至 今就 职 于西 北政 法大 学经 本 ２０
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｔ ｉ ｐ ｐ ｒｐ ｅ ｅ ｔｄ ａｎ ｖ ｌ ｔｏ ｆｉ ｇ ｅ ｎ ａｔ ｏｓ ｍｏ ａ ．Ｂ ｋ ｎ ｄ ａ ｔ ｅ ｆ ｓｒ ｃ ： ｈ ｓ ａ ｅ ｒｓ ｎ ｅ ｏ ｅ ｈ ｄ ｏ ｍｅ ｍａ ｅ ｐ ｔａ ｄ ｓｌ ｎ ｉ ｒ ｖ ｅｅ １ ｙ ｔ ｉｇ ａ ｖ ａ ｓｏ ａ ｎ ｇ Ｐ ＮＮ ａ ｄ ｎ ｉｈ ｏ ｒａ ｅａ ｅ ｍ ｔｏ ，ｔｉ ｐ ｐ ｒ ｃ ａｅ ｙ ｒ ｌ ｒ ｏ ａ ｅ ｉ ｅ ｍｅ ｉ ｌ ｒｉ Ｃ ｅｇ ｈ ｕ ｖ ｒｇ ｅ ｈ ｄ ｈ ｓ ａ ｅ ｒ ｔ ａ ｈ ｂ ｄ ｆ ｔ ，ｃ ｍｐ ｒ ｗ ｔ ｔ ｄ ａ ｆ ｔ ｎ ｎ ｅ ｄ ｉ ｉ ｅ ｄ ｈ ｈ ｎ ｉ ｅ
摘
要 ：提 出了一种 基 于 Ｐ Ｎ （ 冲耦舍 神 经 网络 ）的 图像 椒 盐 噪 声 消去 方 法 ，针 对椒 盐噪 声 ＣＮ 脉
的特 点 ，根 据 Ｐ Ｎ Ｃ Ｎ集群 点 火特性 ，结合 邻域 均值 滤 波 器较好 地进行 了图像 平滑 。试 验 证 明 ，该 方 法不仅 能 够有 效地 去 除椒 盐噪声 ，对 图像 纹 理 和边缘 的保护 也较 好 。
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删
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收 稿 日期 ：２Ｏ —１ 一２ ０７ 】 ２
［ｉ ｈ） （） ３ Nhomakorabeaｌ ＰＮ Ｃ Ｎ模 型
使用计算机视觉技术进行图像去噪的方法
使用计算机视觉技术进行图像去噪的方法图像去噪是计算机视觉领域中的重要问题之一。
在实际应用中，由于图像采集过程中可能存在的噪声干扰，图像质量会受到很大影响。
因此，研究图像去噪方法以提高图像质量具有重要意义。
本文将介绍几种常见的使用计算机视觉技术进行图像去噪的方法。
1. 统计方法统计方法是一种常见的图像去噪方法，它基于图像中的像素之间的统计特征来恢复图像的原始信息。
其中，均值滤波器是最简单的一种统计方法，它计算图像中每个像素周围邻域像素的平均值来去除噪声。
均值滤波器适用于高斯噪声的去除，但可能会导致图像细节模糊。
另一种常见的统计方法是中值滤波器，它计算图像中每个像素周围邻域像素的中值来去除噪声。
中值滤波器对于椒盐噪声等概率分布均匀的噪声有良好的去噪效果，但可能会使图像细节部分失真。
2. 基于小波变换的方法小波变换是一种信号分析中常用的数学工具，它能将信号在时间和频率域上进行分解。
基于小波变换的图像去噪方法通常通过将图像分解为不同尺度上的子带进行去噪。
其中，基于硬阈值和软阈值的小波阈值去噪方法是最常见的一种。
它通过对小波变换系数进行阈值处理来去除噪声。
硬阈值将小于阈值的系数设为零，而软阈值将小于阈值的系数缩小到零。
这种方法可以有效地去除高频噪声，但可能会对图像细节产生一定的损失。
因此，合适的阈值选择对于去噪效果的影响很大。
3. 基于图像矩的方法基于图像矩的方法是一种使用图像的统计特征进行去噪的方法。
图像矩是一种描述图像灰度分布的数学工具，它能提取图像中的结构信息。
其中，峰值信噪比（PSNR）是一种常用的图像质量评价指标，它用于衡量去噪方法的效果。
PSNR的计算公式如下：PSNR = 10 * log10((L^2) / MSE)其中，L是图像的最大像素值，MSE是图像的均方误差，表示去噪后图像与原始图像之间的差异。
PSNR越大，表示去噪效果越好。
4. 基于深度学习的方法近年来，深度学习在图像去噪领域取得了显著的进展。
计算机视觉技术中的图像去噪算法
计算机视觉技术中的图像去噪算法图像去噪是计算机视觉领域中一个重要的问题，因为在实际应用中，图像常常受到各种因素的影响而产生噪声。
图像噪声是指在图像采集、传输、存储等过程中产生的干扰，导致图像质量下降并影响后续图像处理和分析的效果。
为了改善图像质量并提高图像处理的准确性，研究者们提出了许多图像去噪算法。
本文将介绍计算机视觉技术中的一些常用图像去噪算法。
1. 统计滤波算法统计滤波算法是一种常用且简单的图像去噪方法。
这类算法通过统计图像像素值的分布情况来估计噪声的统计特性，进而对图像进行滤波处理。
常见的统计滤波算法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
- 均值滤波：原始图像中的每个像素值被替换为其周围像素的平均值。
这种方法简单直观，但在去除高斯噪声的同时会模糊细节信息。
- 中值滤波：原始图像中的每个像素值被其周围像素中位数替代。
中值滤波在去除椒盐噪声等离散噪声方面表现良好，但对于连续性噪声效果可能较差。
- 高斯滤波：利用高斯滤波核对图像进行卷积操作，以抑制高频噪声。
不过，高斯滤波无法有效处理椒盐噪声和周期性噪声，且在去噪的同时会导致图像模糊。
2. 线性滤波算法线性滤波算法是一种基于卷积操作的图像去噪方法。
这类算法利用滤波核与图像进行卷积运算，对噪声进行抑制，同时保留图像的细节信息。
常见的线性滤波算法包括维纳滤波和卡尔曼滤波等。
- 维纳滤波：维纳滤波是一种适应性滤波算法，通过估计噪声与信号的功率谱来抑制噪声。
该方法能够有效地去除高斯噪声，但对于非高斯噪声效果较差。
- 卡尔曼滤波：卡尔曼滤波是一种基于状态估计的滤波方法，常用于实时图像去噪。
这种滤波算法能够自适应地估计噪声的统计特性，并根据噪声估计结果对图像进行滤波处理。
3. 非线性滤波算法非线性滤波算法是一种基于非线性函数的图像去噪方法。
这类算法利用非线性函数对图像进行映射，使得噪声像素的影响减小，同时保留图像的细节信息。
常见的非线性滤波算法包括小波软阈值滤波、几何平均滤波和中值双边滤波等。
一种基于PCNN赋时矩阵的图像去噪新算法
一种基于PCNN赋时矩阵的图像去噪新算法
刘勍;马义德
【期刊名称】《电子与信息学报》
【年(卷),期】2008(030)008
【摘要】该文从图像脉冲噪声的特点出发,提出了基于脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Networks,PCNN)赋时矩阵的图像去噪算法.赋时矩阵是由PCNN产生的一种从空间图像信息到时间信息的映射图,在图像处理中,赋时矩阵包含有与空间相联系的有用信息.计算机仿真结果表明,通过对PCNN赋时矩阵分析与处理,综合运用相关方法,可以有效地滤除被脉冲噪声污染的图像噪声,且恢复图像的视觉效果明显地好于中值滤波、均值滤波及维纳法得到的结果,其信噪比高、去噪能力强、对边缘和细节的保护性好、适应性强.
【总页数】5页(P1869-1873)
【作者】刘勍;马义德
【作者单位】天水师范学院物理与信息科学技术学院,天水,741001;兰州大学信息科学与工程学院,兰州,730000
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.73
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摘要 ： 了更好的去除 图像 中的噪声 ， 分析脉 冲耦合神 经网络（ ｃ 为 在 Ｐ ＮＮ） 的工作 原理 和数 学形 态学的基本运算的基础上 ， 出简化 提 型Ｐ ＣＮＮ和数 学形 态学的去噪算法 ， 该算法通过 Ｐ ＮＮ判 断噪声点 ， 由数学形态学运算来去 除噪声点 。计算机 实验表 明， Ｃ 再 该方法 去噪 效果优 于传统的 中值 滤波的方法 ， 明该 方法的有效性。 说
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关 键 词 ： 冲耦 合 神 经 网络 ； 学形 态 学 ； 噪 脉 数 去 中 图分 类 号 ： Ｐ ０ 文 献 标 识 码 ： 文 章 编 号 ：０ ９ ３ ４ （０ ２１— ３ ５ ０ Ｔ ３１ Ａ １ ０ — ０ ４２ １）０ ２ ４ — ２
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在 图像采集 、 图像 传输 和存储 的过程 中 ， 会受到硬件设备软件环境的影响 ， 数字 图像大多会含有噪声 ， 降低 了图像质量 ， 响 其 影 视觉效果 和图像识别等后续工作 。为此 ， 去噪处理是 图像处理 中非常 要的工作 。通过观察与研究 ， 我们发现这些噪声点 的亮度 与其邻域 的图像 的亮度有着 明显不 同， 这为我们有效 的去 除这些 噪声提供了理论基础 。去 除噪声 的滤波方法有很 多 ， 中传统 的 其 线性滤波对 噪声滤 波效果并不理想 ， 而作为非线性滤波 的代表—— 中值滤波 ， 图像的边缘保持能力不理想， 图像处理后变得模 对 使 糊 。所 以， 如何有效地滤除噪声并保护 图像原有的信息是一个非 常重要 的问题 。 脉冲耦合神经网络 （ Ｃ Ｎ Ｐ ｌ ｏｐｅ ｅｒｌ ｅ ｏｋ 与传统神经网络相 比， Ｐ Ｎ — ｕｓ Ｃ ｕ ｌ Ｎ ｕａ Ｎ ｔ ｒ） ｅ ｄ ｗ 有着 根本 的不 同。Ｐ Ｎ Ｃ Ｎ有生物学 的背景 ， 它是 依据猫 、 猴等动物的大脑皮层上 的同步脉 冲发放 现象 提出的。Ｐ Ｎ Ｃ Ｎ有着广泛 的应用 ， 可应用于 图像分割 ， 边缘检测 、 细化 、 识别等 方面 。 Ｐ Ｎ Ｃ Ｎ是 Ｅ ｋ ｏ ｃ ｈｍ于 ２ 世纪 ９ 年代开始提 出的一种基于猫 的视觉原理构建的简化神经 网络模型 ， Ｂ 神经 网络和 Ｋ ｈ ｎｎ ０ ０ 与 Ｐ ｏｏｅ
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（ ｆｒ ｔ ｎＳｉ ｃ ｎ ｅｈ ｏｏ ｙＣ Ｈｇ， ｈ ｎ ｄ ｉｅ ｉ ｆ ｅｈ ｏｏ ， ｈ ｎ ｄ １０ ９ Ｃｈｎ） Ｉ ｏｍａｏ ｃｅ ｅ ｄＴ ｃ ｎ ｌｇ ｏ ｅｅ Ｃ ｅ ｇｕＵｎｖｒｔ ｏ Ｔ ｃ ｎ ｌｇ Ｃ ｅ ｇｕ６ ０ ５ ， Байду номын сангаасａ ｎ ｉ ｎ ａ ｓｙ ｙ
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简化型 Ｐ ＮＮ和数学形态学 的图像去噪算法 Ｃ
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（ 成都理工大学 信息科学与技术学院 ， 四川 成都 ６ ０ ５ ） １０ ９