緩和型神経回路モデルによる濃淡画像の多値表現と強度レベルの補間(<論文特集>画像処理-アルゴリズムとシステム-)
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概要
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濃淡画像の多値表現問題と強度レベルの補間問題を, エネルギー最小化手法で解く緩和型神経回路モデルを提案する.画像の多値表現では, 各ニューロンが局所的な相互作用を持ち, その出力が量子化ビット符号と対応する神経回路モデルを提案する.エネルギー最小化により, 近傍系画素における2乗誤差の総和を最小とするという意味で最適な多値表現が得られることを示す.これが, 局所的な画像の特徴に応じた濃淡画像の多値表現に有効で, しかも, 局所演算からなる2次元並列処理で実現できることを示す.画像の強度レベルの補間では, 滑らかさと不連続性によって定まるエネルギーの最小化により, 不規則間隔の標本化データから強度面の画像復元が並列処理で実現できることを示す.滑らかさの基準として, 薄膜と薄板モデルに基づくエネルギー関数を提案し, 急峻な強度変化の検出により, ニューロン間の相互作用を切断する神経回路モデルが, 不連続性を含む強度面の画像復元に有効であることを示す.
- 社団法人映像情報メディア学会の論文
- 1991-10-20
著者
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