コンピュータ工学および情報技術ジャーナル

画像処理におけるエッジ検出のための並列改良パルス結合ニューラルネットワークアプリケーション

アーシャム・アベディニ、アレフ・ミリ、アリレザ・マレキ

エッジ検出は、ほとんどの画像処理アプリケーションの基礎です。エッジ検出を実行するためのさまざまな古典的な方法 (キャニー演算子など) があります。これらの方法の主な欠点は、柔軟性がないことです。パルス結合ニューラル ネットワーク (PCNN) は、画像処理アプリケーションでこの柔軟性を提供するために、ニューロン モデルに基づいて提案されています。この柔軟性は、さまざまな画像に合わせて調整できる多くのパラメーターが存在するためです。その一方で、効果的なパフォーマンスを達成するには、これらすべてのパラメーターを正しく指定する必要がありますが、これは非常に困難です。このため、PCNN の簡略化されたモデルが提示されています。この論文では、効果的なエッジ検出を実行するために、1 つの簡略化されたモデルに基づく並列構造を提案します。また、このモデルのパラメーターを自己適応的に設定します。シミュレーション結果では、提案されたアルゴリズムのエッジ検出パフォーマンスを他の方法と比較します。これらの結果は、ノイズ除去と効果的なエッジ検出の点で、アルゴリズムが優れたパフォーマンスを発揮することを示しています。