Mejoramiento de Imágenes Luminosas utilizando el Modelo de Intersección Cortica

Kevin Salvador Aguilar Domínguez, Manuel Mejía Lavalle, Gerardo Reyes Salgado
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Abstract

El uso de imágenes digitales va en aumento, sin embargo, se pueden ver afectadas por diversos factores, que degradan su calidad lo que dificulta su correcto análisis. Las imágenes luminosas son un claro ejemplo de ello. En este trabajo se implementa una Red Neuronal Pulso-Acoplada para mejorar las imágenes luminosas, utilizando el Modelo de Intersección Cortical y una Matriz de Tiempo para modificar el valor de los pixeles y conseguir una imagen de mejor calidad en menor tiempo.
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利用皮质交叉模型增强光图像
数字图像的使用正在增加,然而,它们可能受到各种因素的影响,降低其质量,使其难以正确分析。明亮的图像就是一个明显的例子。在本工作中,我们实现了脉冲耦合神经网络来改善明亮图像,利用皮质交集模型和时间矩阵来修改像素值,在更短的时间内获得更好的图像质量。
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