2 qq 34418017 qq_34418017 于 2016.03.24 22:28 提问

急求关于pcnn的图像处理

关于pcnn(脉冲耦合神经网络)的图像滤波处理方法,中值滤波和均值滤波的不同之处,

2个回答

caozhy
caozhy   Ds   Rxr 2016.03.25 05:57
wangyaninglm
wangyaninglm   Ds   Rxr 2016.03.25 00:18

中值和均值顾名思义,中值滤波法是一种非线性平滑技术,它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值.

Csdn user default icon
上传中...
上传图片
插入图片
准确详细的回答,更有利于被提问者采纳,从而获得C币。复制、灌水、广告等回答会被删除,是时候展现真正的技术了!
其他相关推荐
图像分割之(六)交叉视觉皮质模型(ICM)
图像分割之(六)交叉视觉皮质模型(ICM)zouxy09@qq.comhttp://blog.csdn.net/zouxy09        我以前是不知道这个图像分割方法的。之前有个朋友看到我之前图像分割系列的博文,然后就和我说有这么一个东西。所以当时我就稍微看了下。主要还是参考下面这篇论文的,然后按照论文所说的算法自己实现了一部分的代码(没有实现熵的那部分)。       牛建伟等,《基于修正
基于PCNN的图像增强matlab代码
function grayenhancement %名称:PCNN灰度图像增强 %功能:对图像进行增强处理,使之轮廓、纹理清楚,细节清晰 %% clc close all %% [filename,pathname]=uigetfile('*.*','选择要处理的图片'); I=im2double(imread(fullfile(pathname,filename))); figure,ims
MATLAB Curvelet-2PCNN图像融合算法
curvelet-2PCNN图像融合算法核心源码 by vincent close all; clear all; path(path,'PCNN_toolbox/') path(path,'nsct_toolbox') path(path,'FusionEvaluation/') path(path,'fusetool/') A=double(imread('1.jpg')); B=doub
将自组织网络与PCNN、CNN结合
<br />结合
PCNN(3)图像增强
图像增强即增强图像中的有用信息,它可以是一个失真的过程,其目的是要改善图像的视觉效果,针对给定图像的应用场合,有目的地强调图像的整体或局部特性,将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征,扩大图像中不同物体特征之间的差别,抑制不感兴趣的特征,使之改善图像质量、丰富信息量,加强图像判读和识别效果,满足某些特殊分析的需要。         分为两个方向: 1.去噪,去掉噪声,常见的有中值
基于PCNN的图像分割的matlab实现
基于PCNN的图像分割的matlab实现 图像分割是一种重要的图像技术,在理论研究和实际应用中都得到了人们的广泛重视。图像分割的方法和种类有很多,有些分割运算可直接应用于任何图像,而另一些只能适用于特殊类别的图像。有些算法需要先对图像进行粗分割,因为他们需要从图像中提取出来的信息。例如,可以对图像的灰度级设置门限的方法分割。许多不同种类的图像或景物都可作为待分割的图像数据,不同类
pcnn用于图像处理
pcnn用于图像处理图像增强,效果不错。
PCNN(2)图像去噪
function I=denoise(X,c) %PCNN检测噪声并去除(子函数) if nargout == 1 c=2; %层数,也可以理解为迭代次数 end [w,h]=size(X); Weight =[0.707 1 0.707;1 0 1;0.707 1 0.707];%权重矩阵 beta=0.1; alpha=0.1; threshold0=2
脉冲耦合神经网络工具箱(PCNN-toolbox)
这是我图像融合中用到的脉冲耦合神经网络(PCNN)的工具箱,很好使!
PCNN toolbox
这是关于PCNN的代码,用于图像融合的PCNN有很大的用场