Эффективные алгоритмы обработки космических изображений и их реализация на клеточных нейросетях

Рубрика: 
Космические материалы и технологии
Айзенберг, ИН
Косм. наука технол. 1998, 4 ;(4):74–84
https://doi.org/10.15407/knit1998.04.074
Язык публикации: русский
Аннотация: 
Рассматриваются классические клеточные нейросети, а также клеточные нейросети с многозначных и универсальных нейроелементов. Описан ряд оригинальных нелинейных фильтров, их применение для фильтрации шума и коррекции частот. Рассматриваются также алгоритмы глобального точного выделения контуров по узким направлениям. Все описанные алгоритмы реализуются на клеточных нейросетях и иллюстрируются примерами обработки космических изображений.
Ключевые слова: клеточные нейросети, обработка изображений
 
Полный текст (PDF)
References: 
1.    Айзенберг И.  Н.  Универсальный логический элемент над полем комплексных чисел // Кибернетика. — 1991.—№ 3. -С. 116-121.
2.    Айзенберг Н. Н., Иваськив Ю. Л. Многозначная порого­вая логика. — Киев: Наук, думка, 1977.
3.     Беликова Т. П. Моделирование линейных фильтров в за­дачах медицинской диагностики / Цифровые методы об­работки изображений и полей в экспериментальных иссле­дованиях. - М.: Наука, 1990.-С. 130-152.
4.    Aizenberg I. N. Processing of noisy and small-detailed gray­scale images using cellular neural networks // J. Electron. Imaging.-1997.-6, N 3.-P. 265-280.
5.    Aizenberg I. N. Multi-valued non-linear filters and their im­plementation on cellular neural networks //  Frontiers in artificial intelligence and applications. Vol. 41. Advances in Intelligent Systems / Ed. F. C. Morabito.  — Amsterdam-Berlin-Oxford-Tokyo-Washington DC: IOS Press, 1997. -P. 135-140.
6.    Aizenberg I. N., Aizenberg N. N. Universal binary and multi­valued neurons paradigm: conception, learning, applications //  Lect. Notes Comput. Sci. / Eds J. Mira,  R. Moreno-Diaz, J. Cabestauy.-1997.-1240.-P. 463-472.
7.    Aizenberg N.  N.,   Aizenberg  I.  N.   CNN  Based  on   Multi-Valued Neuron as a Model of Associative Memory for Gray-Scale Images /   Proc. of the Second IEEE Internal. Work­shop on Cellular Neural Networks and their Applications.  — Technical   University  Munich,   Germany, —October  14—16, 1992.-P. 36-41.
8.    Aizenberg N. N., Aizenberg I. N. Fast converged learning al­gorithms  for multi-level  and  universal  binary  neurons  and solving of the some image processing problems  //   Lect. Notes Comput.  Sci.  /  Eds J.  Mira,  J.  Cabestany.-1993. -686.-P. 230-236.
9.    Aizenberg N. N., Aizenberg I. N. CNN-like networks based on multi-valued and universal binary neurons', learning and application to image processing // Proc. of the Third IEEE Internal. Workshop on Cellular Neural Networks and their applications. - Rome, 1994.-P. 153-158.
10.  Aizenberg N. N., Aizenberg I. N., Belikova T. P. Extraction and localization of important features on gray-scale images: implementation on the CNN // Proc. of the Third IEEE In-ternat. Workshop on Cellular Neural Networks and their ap­plications (CNNA-94). - Rome, 1994.-P. 207-212.
11.  Aizenberg N. N., Aizenberg I. N., Krivosheev G. A. Multi­valued  neurons:   learning,   networks,   application  to  image recognition  and  extrapolation  of temporal  series   /   Lett Notes Comput.  Sci.  /  Eds J.  Mira,  F. Sandoval.-1995.-930.-P. 389^395.
12.   Astola J., Kuosmanen P. Fundamentals of non-linear digital filtering. - New-York: CRC Press, 1997.
13.   Chua and Yang L.  Cellular neural  networks:  Theory  // IEEE Trans. Circuits and Syst,- 1988.-35. -P. 1257-1290.
14.   Harrer H., Nossek J. A. Discrete-time cellular neural net­works // Int. J. Circuit Theory and Applications. —1992.— 20. -P. 453-467.
15.   Haykin S. Neural networks. A comprehensive foundation. -New York: Macmillan College Publ. Сотр., 1994.
16.   Pratt W. K. Digital Image Processing.   —  New York: John Wiley & Sons, 1978.
17.   Rekeczky,   Roska   T.   and   Ushida   A.   CNN   Based   Self-Adjusting Nonlinear Filters //  Proc. of the Fourth IEEE Internat. Workshop on Cellular Neural Networks and their applications. - Seville, 1996.-P. 309-314.
18.   Shi В. Е. Order-statistic filtering with cellular neural net­works // Proc. of the Third IEEE Internat, Workshop on Cellular Neural Networks and their applications.   —   Rome, 1994.-P. 441-444.

19.  Tan S., Hao J., Vandewalle J. Cellular neural networks as a model of associative memories // Proc. of the 1990 IEEE Internat. Workshop on CNN and their applications (CNNA-90). - Budapest, 1990.-P. 23-26.