パルス密度演算を用いたセルラーニュラルネットワークによる濃淡画像の二値化
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
文献[1]のパルス密度型ニューラルチップをセルラーニュラルネット(CNN)に変更しこのパルス密度型CNN(PCNN)を用いて濃淡画像の二値化を行なった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-03-27
著者
-
田中 衛
上智大学理工学部
-
田中 衛
上智大学理工学部情報理工学科
-
池上 宗光
上智大学 理工学部 電気・電子工学科
-
池上 宗光
上智大学理工学部電気電子工学科
-
木村 徹也
上智大学理工学部電気・電子工学科 田中 衞 研究室
-
木村 徹也
上智大学 理工学部 電気電子工学科
関連論文
- オーバーサンプリング型シグマデルタCNN
- Maximum-Flow Neural Networkにおける区分線形関数の解追跡効果(非線形問題)
- 画像の局所構造を考慮したシグマデルタCNN
- シグマデルタセルラーニューラルネットワークによる階調補間
- 網膜モデルに基づくDT-CNNによる画像解像度圧縮
- 離散時間型セルラニューラルネットワークによる空間領域Σ-Δ変調器(一般,制御システムとダイナミックス)
- 離散時間型セルラニューラルネットワークによる空間領域〓-Δ変調器
- 離散時間型セルラニューラルネットワークの非線形補間能力を用いたリフティング方式に基づくロスレスハイダイナミックレンジ画像符号化
- ハウスホルダー変換によるCNN化手法に基づく時系列データの予測
- D-2-24 画像の符号/復号化における離散時間型 CNN のテンプレート最適化