浅议一种基于pcnn的低对比度灰度图像增强方法及其评价

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2、代神经网络。通过对Po《N工作原理和行为机制的深刻剖析，本文提出基于PaqN的低对比度的灰度图像增强算法。该算法应用了P臼聪的有关特性，并结合了直方图均衡增强算法的思想实现了图像的整体增强，并利用PcNN的侧抑制和捕获特性实现了局部增强。为了对本文的算法做出客观公正的评价，应用了大量的其它方法作对比实验，同时参考了主观和客观的多种评价方法，并对其做出了主观和客观的综合评价。与传统的增强方法相比，本文算法在改善图像整体对比度的同时，实现了局部对比度的增强，无论在主观评价还是在客观评价方面，都取得了很好的效果。关键词：脉冲耦合神经网络图像增强灰度图像评价Abstr矧Abstract皿isp

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6、se眦眦创新性声明Y858775本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果：也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。本人签名：往盛敛日期翘2占．f笸关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。

7、本人保证毕业离校后，发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。本人签名：导师签名：日期筮必：f：占_日期塑!么!￡：if第一章绪论1．1序言脉冲耦合神经网络(Puls争C【mplcdNcmlNetwofks，以下简称PcNN)是近年来提出的一种新型网络，被称为第三代神经网络【9J。它是通过模拟猫的大