检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]中国航空工业西安航空计算技术研究所第1研究室,陕西西安710068 [2]中国航空工业西安航空计算技术研究所质量部,陕西西安710068
出 处:《电子科技》2013年第7期67-71,73,共6页Electronic Science and Technology
摘 要:提出了一种改进的可连续点火的交叉视觉皮质模型,并将其运用到图像增强当中。新模型利用了点火阈值对神经元行为的长期记忆能力,将其作为反馈和外部激励共同决定神经元的状态值;将阈值衰减因子替换为函数变换,从而可根据具体应用灵活选择合适的衰减函数;同时在点火神经元的阈值提升时增加了邻域判读,以决定对应阈值是否发生陡变,且实现了神经元的连续点火。在此基础上,提出了基于FC_ICM的直方图均衡化方法,对比基于CLAHE和ICM的图像增强方法,实验结果表明,该方法可有效提升全局和局部对比度,及有效抑制噪声。An improved continuous ignition intersecting cortical model is presented, which is applied in image enhancement. The new model makes use of the ignition threshold neuron behavior of long-term memory capacity as their feedback combined with external excitation neurons to decide the status value ; the threshold attenuation factor is replaced by the transformation of the function, thus a flexibility to select the appropriate attenuation function depen- ding on the applications; the interpretation of the neighborhood is added in the ignition threshold neurons enhance- ment in order to determine whether the corresponding threshold sudden changes occur, and to realize continuous igni- tion of the neurons. On this basis, the histogram equalization method is put forward based on FC_ICM in contrast to CLAHE and ICM image enhancement methods. Experimental results show that our method can effectively enhance the global and local contrast and effectively suppress noise.
关 键 词:交叉视觉皮质模型 图像增强 可连续点火 直方图均衡
分 类 号:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:3.129.195.124