【摘 要】
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为有效去除严重的高斯噪声、更好地保护图像细节，提出了一种基于改进脉冲耦合神经网络（PCNN）的自适应去噪方法。根据PCNN神经元的点火捕获特性，定位受强噪声污染的像素，并采用类中
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为有效去除严重的高斯噪声、更好地保护图像细节，提出了一种基于改进脉冲耦合神经网络（PCNN）的自适应去噪方法。根据PCNN神经元的点火捕获特性，定位受强噪声污染的像素，并采用类中值滤波对强噪声点进行滤除；基于无连接脉冲耦合神经网络（PCNNNI）的点火时刻矩阵自适应选择滤波方法平滑弱噪声点。实验结果表明，与传统去噪方法相比，该方法噪声去除效果好，图像细节保持完整，而且系统具有一定的泛化能力。
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