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
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概要
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画像の階調補間を行うには,複数の2値化画像を加算していく手法が最適である.離散時間型セルラニューラルネットワーク(DT-CNN)のパラメータ,テンプレート設計によって,CNNは2飽和領域を持つ出力関数による画像2値化が可能なため,ディジタルハーフトーニングへの応用が可能である.システムとして類似するシグマデルタ変調に着目し,ダイナミクスの非線形内挿効果を2値画像から階調補間画像を得るために利用する.本稿では,CNNの空間領域シグマデルタ変調特性を利用し,提案方式の階調補間性能を様々な画像に対して実験を行うことにより検証する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-04-18
著者
-
青森 久
東京理科大学理工学部電気電子情報工学科
-
田中 衞
上智大学理工学部情報理工学科
-
大竹 敢
玉川大学工学部
-
高橋 伸彰
日本アイ・ビー・エム(株)
-
内藤 裕喜
上智大学理工学部
-
青森 久
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
-
田中 衞
上智大学理工学部
-
高橋 伸彰
日本アイ・ビーエム(株)
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