基于PCNN脉冲耦合神经网络的图像增强算法

资 源 简 介

基于PCNN脉冲耦合神经网络的图像增强算法

详 情 说 明

脉冲耦合神经网络(PCNN)是一种受生物视觉系统启发的神经网络模型，它通过模拟神经元之间的脉冲同步发放特性来处理图像信息。在图像增强领域，PCNN算法展现了优于传统方法的性能。

传统PCNN模型的局限性在于其参数设置较为固定，难以适应不同类型图像的增强需求。改进后的PCNN算法主要通过以下方式提升效果：完善脉冲耦合机制，使神经元之间的信息传递更加符合图像特征；优化链接强度系数，根据不同区域的特征动态调整参数；改进同步脉冲发放策略，更好地保留图像边缘和细节信息。

这些改进使得算法能够针对低对比度、噪声干扰等不同类型的图像质量问题，实现更精确的局部增强效果。相比直方图均衡化等传统方法，PCNN算法在保持图像自然度的同时，能更有效地提升暗部细节和抑制噪声。