基于粒子群优化算法(PSO)确定参数的脉冲欧和神经网络滤波方法

资 源 简 介

基于粒子群优化算法(PSO)确定参数的脉冲欧和神经网络滤波方法

详 情 说 明

基于粒子群优化算法(PSO)确定参数的脉冲耦合神经网络(PCNN)滤波方法是一种智能化的图像处理技术。这种方法结合了生物神经元特性和群体智能优化算法的优势，能够有效处理数字图像中的噪声问题。

其核心思路是采用PSO算法来自动寻找PCNN网络中的最优参数组合。传统PCNN滤波需要人工反复调试多个关键参数（如链接强度、衰减系数等），而PSO算法通过模拟鸟群觅食行为，让多个"粒子"在参数空间中协同搜索，快速找到使滤波效果最佳的参数值。

在工作流程上，首先初始化PSO粒子群，每个粒子代表一组PCNN参数候选解。然后通过迭代计算，粒子根据自身历史最优和群体最优不断更新位置，最终收敛到最优参数组合。这个优化过程以图像质量评价指标（如峰值信噪比）作为适应度函数来指导搜索方向。

这种方法的优势在于将复杂的参数选择过程自动化，避免人工调参的主观性和耗时问题。同时，PSO的全局搜索特性有助于找到更优的参数组合，从而提高PCNN网络的图像滤波性能。该方法特别适用于需要平衡去噪效果和细节保留的医学图像、遥感图像等专业领域。