離散時間型セルラニューラルネットワークによる静止画像の低ビット表現とその誤差評価
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概要
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符号化において,もとの信号が自然画像のように近傍で強い相関をもっている場合には,より少ないビット数でもとの信号を表現できることが期待される.本論文では,送信側において局所的に相互接続された離散時間型セルラニューラルネットワーク(DTCNN)のダイナミックスによるA-D変換でアナログ画像をディジタル画像に符号化し,受信側でそのディジタル画像を低域フィルタに通すことによりもとのアナログ画像を復号する低ビットの符号化方式を提案する.本方式では,静止画像の符号化を原画像と復号画像間の誤差を最小化する最適化問題に帰着させ,符号化により発生する雑音を画像全体で抑えるようにひずみ関数を定義する.そして,ニューロンの出力を多値に拡張した多値ニューロンのダイナミックスにより高品質な復号画像を得るようにしている.本方式は,単純なデバイスから複雑な機能を実現する並列処理的なダイナミックスを用いているので,網膜のように光などでまとまって入力されたアナログ情報をリアルタイムにディジタル変換することが可能であると期待される.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-07-25
著者
-
田中 衞
上智大学理工学部情報理工学科
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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
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池上 宗光
上智大学理工学部電気電子工学科
-
田中 衞
上智大学理工学部
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