| 講演名 | 2009-08-04 画像の局所構造を考慮したシグマデルタCNN 青森 久, 大竹 敢, 高橋 伸彰, 松田 一朗, 伊東 晋, 田中 衞, |
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| 抄録(和) | シグマデルタセルラーニューラルネットワーク(SD-CNN)はCNNに基づく空間領域でのシグマデルタ変調を提供するフレームワークである.CNNはその基本構成単位であるセルが空間的に局所結合した構造を持ち,非常に柔軟で強力な画像処理フレームワークであるが,予測・補間の特性を持つCNNの予測性能はAテンプレートのフィルタ特性に強く依存している.SD-CNNのダイナミクスによるDAC特性は予測型CNNにより実現されるため,その精度はAテンプレートの補間精度に依存している.本稿では,CNNの非同期的処理を有効活用するため,着目するセルを中心とした局所構造を解析し,近傍画素との平均変化量に基づき複数のテンプレートを選択する適応的な予測フィルタを用いたSD-CNNを提案する.提案手法の有効性は様々な標準画像に対する実験によって検証され,単一のテンプレートを用いる従来のSD-CNNと比較して優れた画像復元性能を持つ事が確認された. |
| 抄録(英) | The sigma-delta cellular neural network (SD-CNN) is a complete framework of a spatial domain sigma-delta modulator, and has a very high image reconstruction (AD-to-DA) performance. In this architecture, the cell that is the basic processing unit of CNN are locally connected in the spatial regular grid. Though the CNN is very powerful and effective framework for image processing, The prediction performance of interpolation type CNN depends on the interpolation ability of spatial filter used for the A-template. Since the DAC in SD-CNN is designed by a prediction type CNN, its accuracy depends on performance of the A-template. In this paper, spatial frequency changes in local region of image are analyzed, and two templates are selected according to the spatial frequency changes for high precision prediction. The effectiveness of the proposed method is confirmed by the experimental results. |
| キーワード(和) | Σ-Δ変調器 / 局所画像解析 / セルラニューラルネットワーク / 画像再構成 |
| キーワード(英) | Σ-Δ Modulator / Local Structure of Image / Cellular Neural Network / Image Reconstruction |
| 資料番号 | NLP2009-52 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
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| 開催期間 | 2009/7/27(から1日開催) |
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| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Nonlinear Problems (NLP) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 画像の局所構造を考慮したシグマデルタCNN |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Sigma-Delta CNN Considering Local Structure of Image |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | Σ-Δ変調器 / Σ-Δ Modulator |
| キーワード(2)（和/英） | 局所画像解析 / Local Structure of Image |
| キーワード(3)（和/英） | セルラニューラルネットワーク / Cellular Neural Network |
| キーワード(4)（和/英） | 画像再構成 / Image Reconstruction |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 青森 久 / Hisashi AOMORI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京理科大学理工学部 Department of Electrical Engineering, Tokyo University of Science |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 大竹 敢 / Tsuyoshi OTAKE |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 玉川大学工学部 Department of Software Science, Tamagawa University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 高橋 伸彰 / Nobuaki TAKAHASHI |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 日本アイ・ビー・エム(株) IBM Systems & Technology Group, IBM Japan, Ltd. |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 松田 一朗 / Ichiro MATSUDA |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 東京理科大学理工学部 Department of Electrical Engineering, Tokyo University of Science |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 伊東 晋 / Susumu ITOH |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 東京理科大学理工学部 Department of Electrical Engineering, Tokyo University of Science |
| 第 6 著者 氏名（和/英） | 田中 衞 / Mamoru TANAKA |
| 第 6 著者 所属（和/英） | 上智大学理工学部 Department of Electrical and Electronics Engineering, Sophia University |
| 発表年月日 | 2009-08-04 |
| 資料番号 | NLP2009-52 |
| 巻番号（vol） | vol.109 |
| 号番号（no） | 167 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | |