基于MATLAB的PCNN图像噪声去除系统

资 源 简 介

本项目实现了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像噪声去除算法。系统能自适应识别多种噪声模式（如高斯噪声、椒盐噪声），通过PCNN的神经元同步脉冲特性有效分离信号与噪声，提升图像质量。利用MATLAB环境部署，便于图像处理与算法验证。

详 情 说 明

基于PCNN算法的图像噪声去除系统

项目介绍

本项目实现了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的智能图像降噪方法。该系统利用PCNN神经元同步脉冲发放的特性，能够有效分离图像信号与噪声成分，在去除高斯噪声、椒盐噪声等多种噪声类型的同时，保持图像的边缘细节和纹理特征。通过自适应阈值调整机制和局部区域相似性分析，实现高质量的图像降噪处理。

功能特性

• 多噪声类型支持：可处理高斯噪声、椒盐噪声等常见图像噪声
• 智能降噪处理：基于PCNN脉冲发放模型自动识别噪声模式
• 细节保持能力：有效保留图像边缘信息和纹理特征
• 质量评估输出：提供PSNR、SSIM等客观评价指标
• 参数可调节：支持迭代次数、链接强度系数等关键参数自定义设置
• 格式兼容性强：支持JPG、PNG、BMP等常见图像格式

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的图像文件放置在指定目录
2. 设置处理参数：根据需要调整噪声类型、迭代次数等参数
3. 执行降噪处理：运行主程序开始图像降噪过程
4. 查看输出结果：获取降噪后的图像文件和质量评估报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（推荐8GB以上）
• 存储空间：500MB以上可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统核心功能，包括图像数据读取与预处理、PCNN网络参数初始化、脉冲耦合神经网络的迭代计算过程、噪声去除算法的执行控制、降噪结果的质量评估分析以及处理后的图像输出保存等关键操作流程。