基于遗传蚁群优化的PCNN改进中值滤波图像去噪方法

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摘  要：为实现数字图像自适应去噪，提出一种基于遗传蚁群算法（GACA）优化的脉冲耦合神经网络（PCNN）改进中值滤波混合图像去噪方法（GACA-PCNN-MF）。通过将遗传算法（GA）和蚁群算法（ACO）相结合使GA的计算结果用于增强ACO早期信息素，最终使ACO在正反馈机制中加速优化PCNN关键参数，然后使用优化后的PCNN改进中值滤波技术进行图像去噪处理。（剩余8132字）

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