MATLAB实现的简化PCNN图像去噪工具

资 源 简 介

本项目提供一种基于MATLAB的简化脉冲耦合神经网络(PCNN)算法，专门用于高效去除图像中的椒盐噪声。通过模拟神经元脉冲同步机制，算法能在保留边缘细节的同时精准修正噪声像素，适用于数字图像预处理场景。

详 情 说 明

基于简化PCNN模型的脉冲噪声图像去噪算法

项目介绍

本项目实现了一种基于简化脉冲耦合神经网络（PCNN）的图像滤波算法，专门用于去除图像中的脉冲噪声（椒盐噪声）。该算法通过模拟生物神经元的同步脉冲发放特性，有效识别并修正被噪声污染的像素点，在去除噪声的同时能够很好地保持图像的边缘细节和纹理特征。系统支持对灰度图像和彩色图像分别进行噪声检测与修复处理。

功能特性

• 高效噪声检测：采用简化PCNN神经元模型，结合邻域相关性脉冲同步检测技术，精准定位脉冲噪声像素
• 自适应阈值机制：根据图像特性自动调整脉冲发放阈值，提高噪声识别的准确性
• 双模式处理：支持灰度图像和彩色图像的去噪处理，彩色图像采用分量处理方式
• 参数可配置：提供PCNN核心参数（链接强度β、衰减系数α等）的自定义接口，同时内置优化默认值
• 全面输出结果：包含去噪图像、噪声分布图、质量评估报告和参数优化建议
• 客观质量评估：自动计算PSNR、SSIM等图像质量指标，量化去噪效果

使用方法

基本调用方式

% 读取待处理图像 input_image = imread('noisy_image.jpg');

% 使用默认参数进行去噪处理 [denoised_image, noise_map, report] = main(input_image);

高级参数设置

% 自定义噪声密度和PCNN参数 params.noise_density = 0.1; % 设置噪声密度为10% params.beta = 0.1; % 链接强度参数 params.alpha = 0.2; % 衰减系数参数

% 使用自定义参数进行处理 [denoised_image, noise_map, report] = main(input_image, params);

输出结果说明

• denoised_image：去噪后的清晰图像（uint8格式）
• noise_map：二值噪声分布图，标记被识别为噪声的像素位置
• report：处理报告，包含质量评估指标和参数优化建议

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存要求：建议4GB以上RAM（处理大图像时需更多内存）
• 存储空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了完整的图像去噪处理流程，主要包括以下核心功能：图像数据的读取与预处理、脉冲噪声的参数化模拟生成、简化PCNN神经网络模型的构建与迭代计算、基于神经元脉冲发放特性的噪声像素检测机制、受损像素点的自适应修复算法、去噪效果的质量评估指标计算，以及最终结果的可视化输出与参数优化建议的生成。