MATLAB实现的脉冲耦合神经网络图像去噪算法

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台开发了脉冲耦合神经网络图像去噪系统，通过模拟生物神经元脉冲机制实现自适应噪声检测，可有效抑制高斯噪声、椒盐噪声等多种噪声类型，提升图像质量。

详 情 说 明

基于脉冲耦合神经网络的图像噪声抑制算法实现与优化

项目介绍

本项目开发了一种基于脉冲耦合神经网络（PCNN）的智能图像去噪系统。系统通过模拟生物神经元的脉冲发放机制，建立自适应噪声检测模型，能够有效识别并去除图像中的高斯噪声、椒盐噪声等多种噪声类型。算法具备噪声自适应识别能力，可根据图像特征动态调整去噪强度，在保留图像细节的同时实现高效噪声抑制。

功能特性

• 多噪声类型支持：有效处理高斯噪声、椒盐噪声等常见图像噪声
• 自适应去噪强度：根据图像特征动态调整PCNN参数，实现最优去噪效果
• 细节保留能力：在去除噪声的同时最大程度保留图像边缘和纹理细节
• 全面评估体系：提供PSNR、SSIM等客观评价指标及可视化分析
• 高性能处理：优化算法实现，支持不同分辨率的图像快速处理

使用方法

1. 准备输入数据：准备待处理的含噪图像（支持JPG、PNG、BMP格式）
2. 设置参数：指定噪声类型（高斯/椒盐等）和噪声强度参数
3. 运行程序：执行主程序开始去噪处理
4. 获取结果：系统将输出去噪后的图像、评估报告和可视化分析图

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 至少4GB内存（建议8GB以上）
• 支持图像处理工具箱

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像数据的读取与预处理、脉冲耦合神经网络模型的构建与参数配置、基于多尺度特征提取的自适应噪声抑制算法执行、去噪效果的质量评估与指标计算，以及最终结果的可视化输出与性能分析报告生成。该文件整合了项目的全部关键算法模块，为用户提供完整的图像去噪解决方案。