セルラーニューラルネットワークによる領域分割を用いた画像符号化

使用细胞神经网络进行区域分割的图像编码

• 批准号: 14750310
• 负责人: 大竹 敢
• 金额: $ 1.98万
• 依托单位: Tamagawa University (2004)Sophia University (2002-2003)
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• 财政年份: 2002
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2002 至 2004
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-14750310/
• 关键词: セルラーニューラルネットワーク; 画像符号化; 階層化DT-CNN; テンプレート最適化; 領域分割; ロスレス符号化

本研究では,セル(ニューロン)が局所的に接続された離散時間型セルラーニューラルネットワーク(DT-CNN)の時空間ダイナミクスにより,画像の領域分割,画像圧縮,画像検索などを実現し,これらについて評価検討を行うことを目的とした.ここで利用するDT-CNNは,差分方程式の時空間ダイナミクスにより,高階調の入力画像を低ビット量子化画像に変換し,同時に,フィルタリングや特徴抽出,動き検出,画像認識などの様々な画像並列処理を可能とするものである.入力画像は,Aテンプレートの重みの積和演算と各画素値とBテンプレートの重みとの積和演算による量子化平滑化処理およびダウンサンプルに相当するDT-CNNの階層構造により,低解像度低階調の画像に変換され,様々な処理が適用される.特に,階層化DT-CNNを用いた画像符号化システムの性能を向上させるために,テンプレート最適化に関する研究を行った.符号化性能は,最適な補間を行うための変換係数を求めるためのAテンプレートと変換係数から最適な補間を行うためのBテンプレートにより決定される.この各テンプレートの次元数や大きさなどについて評価を行い,最適なテンプレート設計を行った.特に,従来のオクターブ分割を用いた符号化方式との比較のため,1次元のテンプレートを使用した方式についても検討を行った.また,周波数分割された画像ごとに,その特性を評価し,Aテンプレートを適応的に変化させる方式についても提案し,性能評価を行った.研究成果については,ISCAS, CNNA, NOLTA, NCSPなどの国際会議および回路とシステムワークショップで発表を行っている.

This research is based on the discrete-time type of discrete-time robot at the laboratory of the laboratory.ットワーク(DT-CNN)のTime and space ダイナミクスにより, image domain segmentation, image compression, Image 検SO などを実appear し, これらについて Comment価検 Discussion を行 うことをpurpose とした.ここでUSE するDT-CNNは, differential equation time and space ダイナミクスにより, high-order tuning input image low ビットQuantized portrait に変changeし, at the same time, フィルタリングや特徴draw, move き検出, portrait recognition などの様The juxtaposition of the portraits of 々な is possible. The portraits of 々するものである. Calculate the value of each pixel and calculate the value of each pixelサンプルに considerable DT-CNN's hierarchical structure により, low-resolution low-key image に変change され,様々な processing is applicable to される. Special に, hierarchical DT-CNN を uses いた image symbolization システムのperformance をUPさせるために, テンプレートoptimization に关する Research を行った. Symbolized performance は, optimizing supplement Between を row う た め の 変 transformation coefficient を Find the め る た め の A テ ン プ レ ー ト と 変 Change coefficient か ら Optimum tween を row うためのBテンプレートによりdeterminationされる.このeach テンプレートのdimensional numberや大きさなどについて影価を行い,optimum design なテンプレート design を行った.Special に,従来のオクターブ用いたSymbolization method and comparison method, 1-dimensional method of use and comparisonた.また, number of cycles divided されたimage ごとに, そのcharacteristics をreview価し, Aテンプレートをsuitable にProposal for changing the way of change, performance evaluation, research results, ISCAS, CNNA, NOLTA, NCSPなどのInternational Conferenceおよび路とシステムワークショップで発表を行っている.

项目成果

H.Aomori, T.Otake, N.Takahashi, M.Tanaka: "Nonlinear Lifting Scheme using Adaptive Filters based on Discrete Time Cellular Neural Networks for Lossless Image Coding"RISP International Workshop on Nonlinear Circuits and Signal Processing (NCSP2004). 1. (20

H.Aomori、T.Otake、N.Takahashi、M.Tanaka：“使用基于离散时间细胞神经网络的自适应滤波器进行无损图像编码的非线性提升方案”RISP 非线性电路和信号处理国际研讨会 (NCSP2004)。

T.nakaguchi, H.Saito, T.Otake, Y.Tanji, M.Tanaka: "Image Coding via Hierarchical Cellular Neural Networks"Journal of Signal Processing. 7・3. 187-194 (2003)

T.nakaguchi、H.Saito、T.Otake、Y.Tanji、M.Tanaka：“通过分层细胞神经网络进行图像编码”信号处理杂志 7・3。

K.Kawakami, H.Aomori, N.Takahashi, T.Otake, M.Tanaka: "Lossless Image Coding based on Separable 2D Lifting using DT-CNN"RISP International Workshop on Nonlinear Circuits and Signal Processing (NCSP2004). 1. (2004)

K.Kawakami、H.Aomori、N.Takahashi、T.Otake、M.Tanaka：“使用 DT-CNN 基于可分离 2D 提升的无损图像编码”RISP 非线性电路和信号处理国际研讨会 (NCSP2004)。