時間遅延を含んだ
セルラニューラルネットワークを用いたハーフトーニング処理
中野 太朗 上手 洋子 西尾 芳文 徳島大学工学部
〒770–8506徳島県南常三島町2-1 Email:{taro, uwate, nishio}@ee.tokushima-u.ac.jp
Abstract
セルラニューラルネットワーク(CellularN euralN etworks:CN N)が1998年にL. O. Chuaらによって考
案された[1]．CNNはセルラオートマトンの概念をニューラルネットワークに組み込んだものであり,構造は動物
の網膜と類似しており，様々な画像処理に用いられている[2]．CNNの研究の中で，時間遅延を考慮した研究が 行われている．時間遅延を考慮したCNN(D-CNN)は過去の情報を用いるという特徴から一般的にナビゲーショ ンなどの動画像処理に有効とされている[3]．一方，D-CNNを用いた静止画像処理あまりなされてこなかった．
本研究では，D-CNNを用いた静止画像におけるハーフトーニング処理について調査を行う．ハーフトーニン グ処理は，グレースケール画像の濃淡を白と黒の2値で表す処理である．従来のCNNを用いたハーフトーニン グ処理では，色の濃淡を細かく処理することが困難であるのに対して，D-CNNを用いたハーフトーニング処理 では,色の濃淡を細かく処理することができると考える．シミュレーション結果から，従来のCNNとD-CNNの 静止画像におけるハーフトーニング処理について調査を行い，比較を行う．また，D-CNNにおいて遅延時間を 変化させたとき，ハーフトーニング処理においてどのくらい変化するのかについて調査を行う．これらの結果か ら提案手法は静止画像を用いたハーフトーニング処理において効果的であることを確認する．
REFERENCES
[1] L. O. Chua and L. Yang, “Cellular Neural Networks: Theory,” IEEE Trans. Circuits Syst., vol. 35, pp. 1257-1272, Oct. 1988.
[2] F. Dirk and T. Ronald, “Coding of Binary Image Data using Cellular Neural Networks and Iterative Annealing,” Proc. of ECCTD’03, vol. 1, pp. 229-232, Sep. 2003.
[3] N. Takahashi, “On the Complete Stability or Cellular Neural Networks with Delay” NLP Nonlinear Problem, vol. 98, pp. 31-38, Feb 9. 1999
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Proceedings of 2014 IEEE Workshop on Nonlinear Signal Processing (NSP2014) Seminar Room, Tokushima University, Tokushima, Japan. December 17 - December 18, 2014
