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【24h】

A mixed noise image filtering method using weighted-linking PCNNs

机译:使用加权链接PCNN的混合噪声图像滤波方法

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摘要

Image is often degraded by more than one type of noise. In order to design an efficient filter to remove mixed noise from image, this paper proposes a weighted-linking pulse coupled neural network (PCNN) model so as to construct a two-channel parallel noise filter using four PCNNs of this model. This filter detects noise using the pulses generated by neurons, and iteratively removes noise by the pixel signal variation of pulse neurons. The filtering parameters and the iteration stopping conditions are discussed. Experiments show that the proposed PCNN-based filtering method is fast and effective for removing single impulse noise, additional Gaussian noise, as well as the mixed noise of them.
机译:图像通常会因一种以上的噪声而劣化。为了设计一种有效的滤波器来去除图像中的混合噪声,本文提出了一种加权链接脉冲耦合神经网络(PCNN)模型,以便使用该模型的四个PCNN构造一个两通道并行噪声滤波器。该滤波器使用神经元产生的脉冲检测噪声,并通过脉冲神经元的像素信号变化迭代地消除噪声。讨论了滤波参数和迭代停止条件。实验表明,所提出的基于PCNN的滤波方法能够快速有效地去除单个脉冲噪声,额外的高斯噪声以及它们的混合噪声。

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