| Resumen |
Se propone un algoritmo llamado ICM-TM para reducir el efecto de ruido gaussiano en imágenes en escala de grises basado en una Red Neuronal Artificial tipo Pulso-Acoplada simplificada llamada Intersection Cortical Model (ICM). Una matriz de tiempos (TM) concentra la información respectiva al número de iteración donde se activa por primera vez la neurona correspondiente a cada pixel; basándose en los tiempos de activación de las neuronas se establece un criterio de filtrado selectivo combinando los operadores mediana y promedio. El desempeño del algoritmo propuesto fue evaluado experimentalmente, con distintos grados de ruido gaussiano y los resultados de las simulaciones muestran que la efectividad del método es superior al filtro de mediana convencional, al filtro Wiener y a la técnica Pulse-Coupled Neural Networks with the Null Interconnections (PCNNNI); los resultados están representados por el parámetro Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) principalmente. |
