基于脉冲耦合神经网络和遗传算法的图像增强研究  

作　　者：刘闯 

机构地区：[1]广州理工学院,广东广州510540

出　　处：《信息记录材料》2024年第10期100-102,共3页Information Recording Materials

摘　　要：为提高图像增强技术的效能和适应性,本研究采用融合脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network, PCNN)和遗传算法(genetic algorithm, GA)的方法,设计了一种新型的图像增强方案。该算法以PCNN为基础,利用GA进行参数优化和模型调整,以期达到更优的图像处理效果。研究结果表明:相比传统图像增强技术,所提出的融合算法在图像清晰度、细节增强和噪声抑制等方面展现了显著优势,证明了该方案在实际应用中的高效性和实用性。

关 键 词：脉冲耦合神经网络(PCNN)模型 遗传算法 融合算法 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]