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基于PCNN的公安低照度图像增强技术应用研究
《武警学院学报》
2021年
12
57-62
徐敏敏;周峰;张力群;王博
中国人民警察大学 研究生院,河北 廊坊 065000;中国人民警察大学 智慧警务学院,河北 廊坊 065000
针对低照度图像亮度低、对比度小和像素质量差的问题,通过对脉冲耦合神经网络(PC-NN)基本原理和人眼视觉系统的研究,提出基于PCNN的公安图像增强算法.低照度图像中的每个像素都与神经网络中的神经元一一对应,神经元的点火顺序表明了对应原始像素亮度的高低,然后以此顺序对像素的亮度进行重新分配,最终输出全局亮度得到调节后的增强图像.该算法的优势在于以PCNN为基础的低照度图像增强算法可以实现保持图像细节信息和增强图像明暗对比度的双重效果.与三个经典算法的比较试验结果显示,该算法不但在视觉上可以显著改善图像质量,并且从SSIM、信息熵和PSNR三个量化指标综合来看也取得了很好的效果.
公安图像        图像增强        PCNN        低照度图像        图像情报
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