偏微分(PDE)非线性图像滤波方法具有优良特性,但由于其计算量大而无法满足实时控制需求.细胞神经网(CNN)可以描述图像PDE模型,利用模拟CNN芯片并行求解,有助于提高其实时性.本文用CNN实现了PDE偏差非线性图像滤波器,提出了一种局部运算的噪声估计方法以选择适当的平滑系数.计算结果表明,这种噪声估计方法可以对不同噪声水平作出较精确的估计.仿真实验结果表明,CNN-PDE非线性滤波器取得了满意的滤波效果,用CNN实现PDE非线性滤波器的方法是有效可行的

6.5非线性空域滤波器 ◼ 序统计滤波器 ◼ 形态滤波 6.6彩色图像增强

5.1 模拟滤波器的设计 5.2 非线性变换 5.3 电压比较器 5.4 信号运算

一、HRDF的特点 1、DF的设计依托AF的设计,有图表可查,方便简单。 2、相位的非线性

傅里叶变换的模和相位表示 LTI系统频率响应的模和相位表示 线性和非线性相位 群时延 理想频率选择性滤波器的时域特性

第一章 矩阵运算的计算机方法及稀疏距阵 第二章 电路的矩阵分析 第三章 建立方程的一般方法 第四章 非线性电路直流分析 第五章 双端口网络分析 第六章 运算放大器电路及有源滤波器

一、HRDF的特点 1、DF的设计依托AF的设计,有图表可查,方便简单。 2、相位的非线性

7-1引言 一、HIR DF的特点 1、DF的设计依托AF的设计,有图表可查,方便简单。 2、相位的非线性 H(Z)的频响

1 非线性贝叶斯滤波理论 / 3 2 基于标称状态的线性化滤波方法 / 16 3 扩展卡尔曼滤波 / 23 4 递代扩展卡尔曼滤波 / 30 5 Unscented Kalman Filter(UKF) / 33 6 粒子滤波 (PF) / 34

为提高复杂环境下红外小目标的检测效率,将图像分为平坦区域、边缘区域和小目标区域三种区域,并针对三种成分的特点,提出基于拉普拉斯金字塔的非线性局部滤波检测方法.首先将图像进行高斯金字塔分解,将高斯低通金字塔与原图像尺寸匹配后,相减并进行阈值操作,抑制平坦区域;其次将标记像素灰度值与其周围环域均值的最小差作为指标,滤除边界区域;最后将非线性局部滤波结果生成相应的拉普拉斯金字塔各层系数,重构得到高对比度的检测图像,利用邻域特点剔除孤立噪声点并通过简单阈值标记红外小目标.实验结果表明:与现有其他算法相比,该检测算法能够对复杂背景有效抑制,检测速度快