2種類のテンプレートの切替えを持つセルラニューラルネットワーク

摘要

In this study, we propose Cellular Neural Networks with switching two types of templates. In the CNN, space varying system is known that it can perform complex processing. Generally, the space varying CNN is not easy to design. However, we can set existing template on each cell of CNN by the proposed method. In the edge detection, the indistinct portion is not detected by the conventional CNN with "Edge detection" template of 3 x 3 matrix. It is difficult for CNN to recognize that it is the edge or not. Additionally, the detected edge is too bold and some noises are left with "Edge detection" template of 5 x 5 matrix. By switching these templates in case, we can detect edge in indistinct position. In pattern formation, generally, simple pattern is formed by using one template. On the other hand, some complex patterns are formed by the proposed method. From some simulation results, we confirm that the proposed method is effective for various image processing.%本研究で我々は，2種類のテンプレートの切替えを持つセルラニューラルネットワークを提案する．CNNのテンプレート配置において空間的に一様でないシステムは複雑な処理ができることが知られている．一般に，空間的に一様でないCNNは容易に設計することができないが，我々は提案手法により既存のテンプレートをセルごとに配置することができた．エッジ検出において，従来のCNNに既存の3×3のエッジ検出用テンプレートを用いると，入力画像の不鮮明な部分のエッジは検出できない．これは従来のCNNでは不鮮明な部分がエッジか否かを判断することが困難だからである．さらに，5×5のエッジ検出用テンプレートを用いると，検出されたエッジは太く，ノイズも残ってしまう．しかし，これら2つのテンプレートの切替えを行った場合，不鮮明な部分のエッジを検出することができた．パターン生成においては，通常1つのテンプレートを用いると単純なパターンが生成されるが，提案手法を用いると複雑なパターンを生成することが確認できた．これらの結果から提案手法は様々な画像処理に効果的であるといえる．