解像度変換型セルラーニューラルネットワーク
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概要
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本論文は, 解像度変換可能なresolutionable cellular neural networks (RCNN's) について述べる. RCNNは, 時空間ダナミクスによってRGBフルカラー画像入力を低ビット量子化カラー画像に解像度変換し, 同時に, 多様な画像の並列処理を可能とする. 低ビット量子化カラー画像は, 各画素に配置されたinner cellによる局所的ダイナミクス (local dynamics) による量子化動作によってデジタル画像として得られる. そして, 与えられた解像度に対する多様な画像処理は, 量子化値とAテンプレートの重みとの積和演算と, 入力値とBテンプレートの重みとの積和演算とから成る大局的ダイナミクス (global dynamics) によって得られる. 画像の品質はキャノンのFerroelectric Liquid Crystal Display (FLCD) を用いて評価される.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-03-06
著者
-
田中 衛
上智大学理工学部
-
宮田 淳一
上智大学理工学部電気電子工学科
-
神野 健哉
上智大学理工学部電気電子工学科
-
田中 衛
上智大学理工学部情報理工学科
-
井上 裕司
キャノン株式会社
-
信宮 利昭
キャノン株式会社 生産技術研究所
-
今泉 昌明
キャノン株式会社
-
信宮 利昭
キャノン株式会社
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