講演抄録/キーワード |
講演名 |
2007-04-25 17:30
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 ○内藤裕喜・青森 久(上智大)・大竹 敢(玉川大)・高橋伸彰(日本IBM)・田中 衞(上智大) NLP2007-10 |
抄録 |
(和) |
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 |
(英) |
The technique for adding images of binary is the best for the step of the image interpolation.
Because making binary image by the output function with two saturation area is possible, CNN can be applied to Digetal harftorning by designing the paramata and template of discrete time cellular neural network (DT-CNN) .
We pays attention to a similar sigma delta modulation as a system, and use nonlinear interpolative effect of its dyanmics to obtain the step interpolation imagefrom images of binary.
In this paper, we verifies it by experimenting on the step interpolation performance of the proposal method to various images by using the space area sigma delta modulation characteristic of CNN. |
キーワード |
(和) |
階調補間 / セルラーニューラルネットワーク / 空間領域シグマデルタ変調 / / / / / |
(英) |
Step Interpolation / Cellular Neural Network / Space Area Sigma Delta Modulation / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 107, no. 21, NLP2007-10, pp. 55-60, 2007年4月. |
資料番号 |
NLP2007-10 |
発行日 |
2007-04-18 (NLP) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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NLP2007-10 |