基于脉冲神经网络（PCNN）的图像去噪算法及其MATLAB代码实现

基于脉冲神经网络（PCNN）的图像去噪算法及其MATLAB代码实现

图像去噪是计算机视觉和图像处理领域中的一个重要任务，其目标是从噪声污染的图像中恢复出原始图像的信息。脉冲神经网络（Pulse-Coupled Neural Network，PCNN）是一种生物启发式的神经网络模型，它在图像处理中被广泛应用于边缘检测、图像分割和图像去噪等任务。本文将介绍基于PCNN的图像去噪算法，并提供相应的MATLAB代码实现。

PCNN图像去噪算法的基本原理是模拟人类视觉系统中的神经元相互耦合的过程。PCNN模型由三个主要部分组成：输入层、脉冲神经元层和链接层。输入层接收图像的像素值作为输入信号，脉冲神经元层模拟了感知细胞的响应过程，链接层用于调节神经元之间的相互影响。PCNN模型的核心思想是通过模拟脉冲的传播和相互耦合过程实现图像去噪。

以下是基于PCNN的图像去噪算法的MATLAB代码实现：

function denoised_image = pcnn_denoising(image, num_iterations, threshold)