基于频域滤波模块的脉冲神经网络图像处理方法和系统

本发明公开了一种基于频域滤波模块的脉冲神经网络图像处理方法和系统，该方法包括：获取时域图像数据；通过离散傅里叶变换将时域图像数据转换为频域数据；使用频域滤波模块对频域数据进行处理，以去除其中的冗余信息并增强关键频率成分对应的特征，生成滤波后的频域数据；通过逆离散傅里叶变换将滤波后的频域数据转换回时域数据，得到转换后的时域数据；使用脉冲神经网络处理转换后的时域数据，以进行图像特征提取与分类，并输出最终的图像分类结果。本发明能够实现输入数据的有效处理和分类，不仅提高了图像分类准确性，还通过减少冗余输入降低了脉冲神经网络的平均脉冲发放率，从而实现了能效优化。