摘 要：脉冲耦合神经网络分解模型对于夜间光线复杂情况下的图像增强，容易出现严重的振铃现象。针对这一问题，文章对夜间图像增强进行了研究，通过指数变换对夜间图像进行预处理，结合脉冲耦合神经网络分解模型进行图像增强。实验结果表明，该方法可以实现对夜间图像的增强，增强后的图像细节清晰，整体光线较为柔和，图像对比度适中，降低了振铃现象造成的影响。
关键词：脉冲耦合神经网络；分解模型；图像增强
DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2021.20.017
基金项目：2021 年省级支持市县科技创新和科学普及专项资金（202100037326）
中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2021）20-0062-05
Research on Night Image Enhancement Based on Pulse Coupled Neural Network Decomposition Model
LI Chunlin, ZHANG Bing, ZU Lizhuo, LIU Shaojie
（Xuanhua Vocational College of Science & Technology, Zhangjiakou 075100, China）
Abstract: Pulse coupled neural network decomposition model is prone to serious ringing phenomenon for image enhancement under complex light at night. To solve this problem, this paper studies the night image enhancement, preprocesses the night image through exponential transformation, and enhances the image combined with pulse coupled neural network decomposition model. The experimental results show that the method can realize night image enhancement, the enhanced image’s details are clear, the overall light is soft, image contrast is moderate, which reduces the impact caused by ringing phenomenon.
Keywords: pulse coupled neural network; decomposition model; image enhancement
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作者简介：李春林（1985.03—），女，汉族，河北张家口人，中级，硕士研究生，研究方向：数字图像处理，人工智能