【摘 要】
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本课题主要从事脉冲耦合神经网络(Pulse-Coupled Neural Networks,以下简称PCNN)对数字图像处理应用的理论研究工作,具体考察它在图像增强中的应用。该项目受国家自然科学基
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本课题主要从事脉冲耦合神经网络(Pulse-Coupled Neural Networks,以下简称PCNN)对数字图像处理应用的理论研究工作,具体考察它在图像增强中的应用。该项目受国家自然科学基金资助,属于基础理论研究。PCNN是近年来提出的一种新型网络,属于第三代神经网络。通过对PCNN工作原理和行为机制的深刻剖析,本文提出基于PCNN的低对比度的灰度图像增强算法。该算法应用了PCNN的有关特性,并结合了直方图均衡增强算法的思想实现了图像的整体增强,并利用PCNN的侧抑制和捕获特性实现了局部增强。为了对本文的算法做出客观公正的评价,应用了大量的其它方法作对比实验,同时参考了主观和客观的多种评价方法,并对其做出了主观和客观的综合评价。与传统的增强方法相比,本文算法在改善图像整体对比度的同时,实现了局部对比度的增强,无论在主观评价还是在客观评价方面,都取得了很好的效果。
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