脉冲耦合神经网络的高斯噪声滤波

资 源 简 介

脉冲耦合神经网络的高斯噪声滤波

详 情 说 明

脉冲耦合神经网络（PCNN）是一种受到哺乳动物视觉皮层神经元活动启发的神经网络模型，具有独特的脉冲同步和动态耦合特性。在图像处理领域，PCNN因其非线性处理能力和脉冲传播机制，特别适用于高斯噪声滤波任务。

高斯噪声是图像采集和传输过程中常见的加性噪声，表现为像素值的随机波动。传统线性滤波器（如均值滤波）虽然能平滑噪声，但容易导致边缘模糊。而PCNN通过模拟神经元之间的脉冲耦合机制，能够更好地保留图像边缘信息的同时有效抑制噪声。

实现PCNN高斯噪声滤波的核心思路是：首先对输入图像进行神经元网络建模，每个像素对应一个神经元；然后通过设置合适的链接强度、衰减系数等参数，控制神经元的脉冲发放；最后利用脉冲同步特性，将噪声点的高频随机波动与真实边缘信号分离。

实验结果表明，相比传统滤波方法，基于PCNN的算法在峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）指标上均有提升，尤其在强噪声环境下优势更明显。其生物启发特性使其能自适应调整滤波强度，避免过度平滑导致的细节丢失。

该技术的潜在扩展方向包括结合深度学习优化PCNN参数，或将其应用于医学影像、遥感图像等专业领域的噪声抑制场景。