基于延迟自反馈FHN随机共振机制的灰度图像增强方法

摘要

本发明涉及一种基于延迟自反馈FHN随机共振机制的灰度图像增强方法。传统方法在缺乏噪声模型先验知识情况下效果不理想。本发明首先对含噪灰度图像进行行扫描，获得由各像素灰度值所组成的一维序列，并对其各元素进行归一化处理；将归一化后的一维序列输入至延迟自反馈FHN神经元模型中，使得系统输出达到最佳的随机共振状态；将输出的序列逆归一化还原为图像像素值取值范围，并将其还原为灰度图像；然后对还原后的灰度图像进行列扫描重复上述过程，最后获得经过行列两次扫描后增强的灰度图像。本发明方法结合行列两个方向实现图像的降维处理，有效提高了二维图像行列方向的对等关系，有利于灰度图像通过随机共振处理后的空间结构特性保留。