Журнал компьютерной инженерии и информационных технологий

Параллельное улучшенное приложение нейронной сети с импульсной связью для обнаружения контуров при обработке изображений

Аршам Абедини, Ареф Мири и Алиреза Малеки

Обнаружение краев является основой большинства приложений обработки изображений. Существуют различные классические методы для выполнения обнаружения краев, такие как canny Operator. Главным недостатком этих методов является то, что они не являются гибкими. Импульсно-связанная нейронная сеть (PCNN) предлагается на основе модели нейрона для обеспечения этой гибкости в приложении обработки изображений. Эта гибкость обусловлена ​​наличием многих параметров, которые можно настраивать для разных изображений для достижения приемлемой производительности. С другой стороны, достижение эффективной производительности зависит от правильного указания всех этих параметров, что является очень сложной задачей. В связи с этим представлены упрощенные модели PCNN. В этой статье мы предлагаем параллельную структуру, основанную на одной упрощенной модели, для выполнения эффективного обнаружения краев. Также мы устанавливаем параметры этой модели самоадаптивным образом. В результатах моделирования мы сравниваем производительность обнаружения краев нашего предложенного алгоритма с другими методами. Эти результаты показывают, что наш алгоритм имеет лучшую производительность с точки зрения шумоподавления и эффективного обнаружения краев.