基于脉冲神经网络（PCNN）的图像增强实现（附带MATLAB代码）

基于脉冲神经网络（PCNN）的图像增强实现（附带MATLAB代码）

图像增强是计算机视觉领域中的关键任务之一，它旨在改善图像的视觉质量，增强图像的细节和对比度。脉冲神经网络（Pulse-Coupled Neural Network，PCNN）是一种生物灵感模型，模拟了生物神经系统中神经元的相互作用和信息处理方式。在本文中，我们将使用MATLAB实现基于PCNN的图像增强算法。

首先，让我们定义PCNN的基本原理。PCNN模型由三个主要层组成：输入层、脉冲耦合层和输出层。输入层接收原始图像作为输入，脉冲耦合层通过计算神经元之间的脉冲传递和耦合来处理图像信息，输出层生成增强后的图像。

以下是基于PCNN的图像增强算法的MATLAB代码实现：

function enhancedImage = PCNNImageEnhancement(inputImage, numIterations, alpha, beta, delta