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基于PCNN和模糊理论的图像增强技术研究

作　者: 成培
导　师: 李峰
学　校: 长沙理工大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 脉冲耦合神经网络 图像去噪 遗传算法 简化杂交算子 动态杂交概率 模糊增强
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
下　载: 312次
引　用: 5次
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内容摘要


图像增强技术是图像处理技术的重要组成部分,其目的是对图像进行加工,以得到对具体应用来说视觉效果更“好”、更“有用”的图像,为后续的图像分析、理解和识别奠定基础。传统的图像增强技术只是简单地改变整个图像的对比度或抑制噪声,在抑制噪声的同时也削弱了图像的细节部分,需要用户的干预较多,不能自动完成图像增强等。针对传统图像增强算法的缺陷及一些特定场景图像增强的需求,本文提出一种基于改进的脉冲耦合神经网络和改进的遗传算法的图像模糊增强方法。脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,简称PCNN)是近年来提出的一种新型网络,它建立在模仿生物视觉皮层神经元活动的Eckhorn模型的基础上,并由Johnson和其他研究者做了进一步工作,而最终演化为一种单层迭代神经网络模型,更符合生物的自然视觉特性,在图像处理的各个方面都获得了广泛应用。本文工作主要包括三方面:(1)在深入分析脉冲耦合神经网络工作机理的基础上对其模型进行改进,充分利用其重要特性:相互连接的神经元之间存在着能量传播,这种能量传播使得神经元能够以相似集群产生同步脉冲发放现象,着重研究它在图像平滑去噪中的应用;(2)由于图像需要增强的边缘总存在一定的不确定性,即模糊性,因此把模糊理论应用于图像增强会优于传统的增强算法,更符合实际情况,能取得更好的增强效果。本文针对已有算法的缺点,如阈值随机选取、抗噪能力不强等,提出两种改进的基于模糊理论的单层次和多层次图像增强算法;(3)由于在图像模糊增强过程中采用了先分割后增强的思想,渡越点的确定涉及到图像最佳灰度阈值的选取,本文对经典的遗传算法进行改进,提出简化杂交算子和动态杂交概率。简化杂交算子可以减少在群体中产生重复串的可能性,采用动态调整杂交概率是为了避免GA中经常可能出现的过早收敛现象。本文将脉冲耦合神经网络和其他算法相结合,利用其自身的一些特性并结合其他算法的优势,提出了一些新算法,并在Matlab 7.0软件平台下进行了实验仿真,对实验结果进行了分析和总结。

全文目录


摘要  5-6
ABSTRACT  6-10
第一章 绪论  10-17
  1.1 课题的研究背景、意义和现状  10-14
  1.2 本论文的主要研究内容和结构安排  14-17
第二章 预备知识  17-27
  2.1 神经元与神经网络  17-22
    2.1.1 生物神经元与生物神经网络  17-18
    2.1.2 人工神经元模型  18-20
    2.1.3 人工神经网络的特点  20-21
    2.1.4 人工神经网络的分类  21-22
  2.2 神经网络在图像处理中的应用  22-23
  2.3 模糊理论的基本概念  23-27
    2.3.1 模糊集合的概念及运算性质  23-25
    2.3.2 三种常用的模糊隶属度函数  25-27
第三章 PCNN 模型工作原理及改进  27-35
  3.1 PCNN 模型及其工作原理  27-32
    3.1.1 Eckhorn 神经元  27-30
    3.1.2 PCNN 模型工作原理及其应用  30-32
  3.2 改进PCNN 模型应用于图像处理  32-34
  3.3 本章小结  34-35
第四章 基于改进PCNN 的图像去噪  35-53
  4.1 噪声简介  35-36
  4.2 常规图像去噪方法  36-39
    4.2.1 邻域平均法  36-37
    4.2.2 空间域低通滤波法  37
    4.2.3 多幅图像平均法  37-38
    4.2.4 中值滤波  38-39
  4.3 基于改进PCNN 的椒盐噪声去噪方法  39-46
    4.3.1 基于改进PCNN 的椒盐噪声滤波  39-42
    4.3.2 实验仿真与结果分析  42-46
  4.4 基于PCNN 的高斯噪声去噪方法  46-52
    4.4.1 基于改进PCNN 的高斯噪声滤波  46-49
    4.4.2 实验仿真与结果分析  49-52
  4.5 本章小结  52-53
第五章 基于模糊理论的图像增强  53-72
  5.1 模糊理论进行图像处理的必要性和合理性  53-54
  5.2 已有模糊增强算法分析  54-55
  5.3 利用改进的遗传算法选取最佳分割灰度阈值  55-59
    5.3.1 遗传算法的原理及步骤  55-57
    5.3.2 利用改进的遗传算法选取最佳分割灰度阈值  57-59
  5.4 基于模糊理论的单层次图像增强算法  59-61
  5.5 基于模糊理论的多层次图像增强算法  61-67
    5.5.1 模糊熵的引入  62-63
    5.5.2 已有多层次模糊增强算法分析  63-64
    5.5.3 图像边缘信息的提取  64-66
    5.5.4 基于模糊熵的邻域自适应图像多层次模糊增强算法  66-67
  5.6 实验仿真与结果分析  67-71
  5.7 本章小结  71-72
结论  72-73
参考文献  73-78
致谢  78-79
附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文  79-80
详细摘要  80-86

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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