Vol.27 No.3 鞠磊等：基于差值控制细胞神经网络图像滤波器 379 表2三种滤波器倍噪比与相关度比较分析 Table 2 Comparison of signal/noise ratio and correlation degress by the three filters 信噪比 相关度 噪声强度 传统中值滤波 PM-filter CNN选点PM-filter传统中值滤波 PM-filter CNN选点PM-Filter 0.02 24.921 25.256 36.945 0.981 0.983 0.998 0.05 24.494 24.686 33.766 0.978 0.979 0.997 0.10 23.096 24.205 31.317 0.971 0.975 0.996 0.15 21.773 22.869 28.224 0.960 0.962 0.991 0.2 20.236 20.236 25.486 0.944 0.959 0.983 0.50 12.817 12.817 15.339 0.756 0.780 0.849 参考文献 SNR=101g 2- (10) [1]Chua L O,Yang L.Cellular neural networks:Theory.IEEE Trans Circuits Syst,1988,35:1257 式中，y,]为输出图像，[S,]为未加噪声图像 [2]Chua LO,Yang L.Cellular neural networks:Applications. 由比较结果可见，尽管PM-filter输出值并非 IEEE Trans Circuits Syst,1988,35:1273 精确中值，但其性能略好于传统中值滤波器，利 [3]Linan G,Espejo S,Dominguez C R.ACE4K:An analog I/O 用Mask图设计的选点式PM-filter可以明显降低 64x64 visual microprocessor chip with 7-bit analog accuracy. Int J Circuit Theory AppL,2002,30:89 模糊程度，恢复效果最好， [4]Kananen A,Paasio A,Laiho M.CNN applications from the hard- ware point of view:Video sequence segmentation.Int J Cireuit 5结论 Theory Appl,2002,30:117 本文首先介绍了差值控制细胞神经网的概 [5]RoskaT,ChuaLO.Cellular neural networks with non-linear and delay-type template elements and non-uniform grids.Int J Cir- 念，指出己有的基于差值控制细胞神经网的中值 cuit Theory Appl,1992,20:469 滤波器在稳定性与可实现性方面存在不足，利用 [6]Shi B E.Order statistic filter with cellular neural networks.In 改变取值空间和对输入量引入扰动等方法对其 Proceedings of 3rd International Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications.Rome 1994.441 加以改进，提出了一种伪中值滤波器PM-filter.试 [7]Kowalski J,Kacprzak T.Cellular neural networks based weighted 验结果与信噪比、相关度分析结果均表明，这种 median filter for real time image processing.IEEE Int Conf PM-ter在改善稳定性与可实现性的同时并没有 Image Process,2001(1):545 降低滤波性能.在此基础之上又引入Mask图概 [8]Roska T,Wu C W,Chua LO.Stability of cellular neural networks 念研究了差值控制细胞神经网选点式PM-filter, with dominant nonlinear and delay-type templates.IEEE Trans Circuits Syst I Fundam Theory Appl,1993,40:1057 获得了更佳的滤波效果. Image filters based on difference-controlled cellular neural networks JU Lei,ZHENG Deling",ZHANG Lef 1)Information Engineering School,University of Science and Technology Beijing,Beijing 100083,China 2)Shandong Shengli Vocational College,Shangdong 257062,China ABSTRACT Difference-controlled Cellular Neural Networks(CNN)can realize some complex operations more convenient than standard CNN.To improve the stability and realizability of existent median filters based on differ- ence-controlled CNN,a pseudo median filter based on difference-controlled CNN(CNN PM-filter)was presented. In order to reduce image blur caused by filtering,a selective CNN PM-filter was studied too.The results of signal/ noise ratio and correlation degree show that the stability and realizability of the two filters in paper were improved. The CNN PM-filter's performance is a little better than a standard median filter;the selective CNN PM-filter can suppress impul noise and simultancously reduce image blur effectively. KEY WORDS difference-control;cellular neural networks;pseudo median filter;image process从， 一 鞠磊 等 基 于 差值 控 制细胞 神经 网 络 图 像滤波 器 一 表 三 种滤 波器 信噪 比与相 关度 比较 分 析 代 比 卜 噪 声 强度 传 统 中值滤波 选 点 一 传 统 中值滤波 相 关度 选 点 一 信噪 比 一 乡 ， 仓氏。 。 式 中 ， 以」为输 出 图像 ， 〔凡喇〕为 未加 噪 声 图像 由 比较 结 果 可 见 ， 尽 管 一 输 出值 并 非 精 确 中值 ， 但 其 性 能略好 于传 统 中值 滤 波 器 ， 利 用 图设 计 的选 点式 一 可 以明显 降低 模糊 程度 ， 恢 复效果 最 好 结 论 本 文 首 先 介 绍 了差 值 控 制 细 胞 神 经 网 的概 念 ， 指 出 已有 的基 于差值控 制 细胞 神经 网 的 中值 滤波器 在稳 定性 与可 实现 性 方面存 在 不足 ， 利用 改变 取 值 空 间和 对 输 入 量 引入 扰 动 等 方 法 对 其 加 以改进 ， 提 出 了一种伪 中值 滤波器 一 试 验 结 果 与 信 噪 比 、 相 关度 分 析 结 果 均表 明 ， 这 种 一 在 改善稳 定性 与可 实现 性 的 同时并没有 降低 滤 波性 能 在 此 基 础 之 上 又 引入 图概 念 研 究 了差 值 控 制细 胞 神 经 网选 点式 一 ， 获得 了更佳 的滤 波 效 果 ， 参 考 文 献 ， 山 毕 介 仁 ， 」 ， 台 介 ， ， ， 可 ， 一 昭 叮 ， ， ， ， 叫 代 ， ， ， 】 一 帅 一 叮 ， ， 认 ， 。 刀 而 加昭 ， 」 ， ， 盯勺 叮 ， ， 一 了 ， 付 ， 凡 ， ， ， 罗 ， ， 一 一 ， 一 一 · 而 ， 一 七 · 一 ， 一 一