Filtrado de ruido Gaussiano mediante redes neuronales pulso-acopladas
DOI:
https://doi.org/10.13053/cys-21-2-2742Palabras clave:
Intersection Cortical Model (ICM), Gaussian noise, Wiener filter, Peak Signal to Noise Ratio (PSNR).Resumen
Se describe un algoritmo llamado ICM-TM para reducir el efecto del ruido Gaussiano en imágenes monocromáticas. La operación del algoritmo se basa en el Modelo de Intersección Cortical (ICM) que es un tipo de Red Neuronal Artificial tipo Pulso-Acoplado. Una matriz de tiempos (TM) proporciona la información correspondiente a la iteración cuando la neurona correspondiente se activa por primera vez. Se establece un criterio de filtrado selectivo que combina el operador de mediana y promedio tomando como base el tiempo de activación de las neuronas. El desempeño del algoritmo propuesto se evaluó experimentalmente con ruido Gaussiano a varios niveles. Los resultados muestran la efectividad de la propuesta con respecto a los filtros mediana, Gaussiano, Sigma, Wiener y las Redes Neuronales Pulso-Acopladas tipo PCNNNI. Los resultados son representados principalmente a través del Cociente Pico Señal a Ruido (CPSR).Descargas
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