结合PCNN与STF的老旧水利工程蓝图修复  

Restoration of engineering graphics of old hydraulic projects using PCNN and STF

作　　者：刘洋 刘雪芹[1] 梁云辉[1] 李学德 LIU Yang;LIU Xueqin

机构地区：[1]江苏省水利勘测设计研究院有限公司,江苏扬州225217

出　　处：《水利规划与设计》2020年第6期149-153,共5页Water Resources Planning and Design

摘　　要：工程图纸在晒成蓝图后保存于档案室,若干年后图纸上面的线条就会淡化。图像复原技术通过获取退化的先验知识,并据此采取相反的过程以得到修复的图像。文章着重对传统的利用脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)与各种卷积核相结合的图像淡化复原方法进行改进,提出了基于PCNN与层叠滤波器的工程图复原方法。通过局部扫描方式以及降低阈值分解等级的方式规避了层叠滤波器(Stack Filter,STF)运算速度慢的劣势。最后通过信息熵和PSNR分别对传统基于PCNN方法和本文提出的新方法进行对比,实验结果证明新方法在直观感受和理论分析上都具有优势。

关 键 词：图像复原 脉冲耦合神经网络(PCNN) 层叠滤波器(STF) 信息熵 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]