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효과적인 영상처리를 위한 α-LTSHD 기반의 FCNN 구조 연구
A study on FCNN structure based on a α-LTSHD for an effective image processing

변오성   (원광대학교 전기ㆍ전자 및 정보공학부UU0001021  ); 문성룡   (원광대학교 전기ㆍ전자 및 정보공학부UU0001021  );
  • 초록

    본 논문에서, 영상에서 임펄스 잡음을 효과적으로 제거하고, 연산 속도를 개선하기 위해 Fuzzy Cellular Neural Network(FCNN)구조에 Hausdorff distance(HD)를 적용한 $\alpha$ -Least Trimmed Square HD( $\alpha$ -LTSHD) 기반 FCNN 구조를 제안한다. FCNN는 Cellular Neural Network(CNN) 구조에 퍼지 이론을 적용한 것이고, HD는 특징 대상의 대응 없이 이진 영상의 두 픽셀 집합 사이의 거리를 구하는 척도로 물체의 정합에 널리 사용한다. 성능 평가를 위해, 제안된 방법을 MSE와 SNR을 이용하여 기존 FCNN, Opening-Closing(OC) 그리고 LTSHD 연산자를 적용한 FCNN과 비교 분석하였다. 그 결과, 본 논문에서 제안된 망(network) 구조의 성능이 다른 필터보다 임펄스 잡음 제거에 우수함을 확인하였다.


    In this paper, we propose a Fuzzy Cellular Neural Network(FCNN) that is based on a-Least Trimmed Square Hausdorff distance(a-LTSHD) which applies Hausdorff distance(HD) to the FCNN structure in order to remove the impulse noise of images effectively and also improve the speed of operation. FCNN incorporates Fuzzy set theory to Cellular Neural Network(CNN) structure and HD is used as a scale which computes the distance between set or two pixels in binary images without confrontation of the feature object. This method has been widely used with the adjustment of the object. For performance evaluation, our proposed method is analyzed in comparison with the conventional FCNN, with the Opening-Closing(OC) method, and the LTSHD based FCNN by using Mean Square Error(MSE) and Signal to Noise Ratio(SNR). As a result, the performance of our proposed network structure is found to be superior to the other algorithms in the removal of impulse noise.


  • 주제어

    FCNN .   Hausdorff Distance .   $\alpha$-Least Trimmed Square .   OC .   MSE.  

  • 참고문헌 (8)

    1. M. Brucoli, L. Carnimeo, and A. Dingankar, "Discrete-Time Cellular Neural Networks for Associative Memories with Learning and Forgetting Capabilities," IEEE Trans on Circuits and Systems, Vol. 42, No. 7, pp. 396-399, July. 1995. 
    2. G. Borgefors, "Hierarchical chamfer matching," IEEE Trans. Pattern Anal, Machine Intell., Vol. PAMI-10, No. 6, pp. 849-865, Nov. 1988. 
    3. R. Azencott, F. Durbin, and J. Paumard, "Multiscale identification of buildings in compressed large aerial scenes," in Proc. 13th Int. Conf. Pattern Recognition, Vol. 3, pp. 974-978, Vienna, Austria, Aug. 1996. 
    4. T. Yang and L.-B. Yang, "The Global Stability of Fuzzy Cellular Neural Network," IEEE Trans on Circuits and Systems, Vol. 43, No. 10, pp. 880-883, Oct. 1996. 
    5. M. P. Dubuisson and A. K. Jain, "A modified Hausdorff distance for object Matching," in Proc. 12th Int. Conf. Pattern Recognition, pp. 566-568, Jerusalem, Israel, Oct. 1994. 
    6. L. O. Chua and L. Yang, "Cellular neural networks: Theory," IEEE Trans. Circuits Syst., Vol. 35, pp. 1257-1272, Oct. 1988. 
    7. P. J. Rousseeuw, "Least median of squares regression," Journ American Statistical Association, Vol. 79, No. 388, pp. 871-880, Dec. 1984. 
    8. D. P. Huttenlocher, G. A. Klauderman, and W. J. Rucklidge, "Comparing images using the Hausdorff distance," IEEE Trans, Pattern Anal. machine Intell., Vol. PAMI-15, No. 9, pp. 850-863, Sep. 1993. 
  • 이 논문을 인용한 문헌 (1)

    1. 2011. "" International journal of fuzzy logic and intelligent systems : IJFIS, 11(4): 305~309     

 저자의 다른 논문

  • 변오성 (12)

    1. 1998 "DWW 알고리즘을 적용한 고속 가중 FDNN의 설계" 電子工學會論文誌. Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics. C c35 (7): 101~108    
    2. 1998 "가변 템플릿의 양자화 FCNN을 이용한 영상 에지 검출" 電子工學會論文誌. Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S. S s35 (11): 144~151    
    3. 1999 "양자화 삼각 퍼지 함수를 이용한 FDNN 구현 및 성능 분석" 電子工學會論文誌. Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics. C c36 (11): 84~91    
    4. 2000 "유전자 알고리즘의 퍼지 결정 함수를 이용한 FGNN 구현" 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems 10 (6): 575~583    
    5. 2001 "컬러재현을 위한 CMAC의 뉴로퍼지 설계" 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems 11 (4): 331~335    
    6. 2002 "비선형 함수 학습 근사화를 위한 퍼지 개념을 이용한 웨이브렛 신경망" 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems 12 (5): 397~404    
    7. 2002 "벨형 퍼지 소속함수를 적용한 ANFIS 기반 퍼지 웨이브렛 신경망 시스템의 연구" 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. TE, 전문기술교육 39 (4): 363~369    
    8. 2004 "A Study on Color Fuzzy Decision Algorithm in Video Object Segmentation" International journal of fuzzy logic and intelligent systems : IJFIS 4 (2): 142~148    
    9. 2004 "A Study on Fuzzy Wavelet Basis Function for Image Interpolation" International journal of fuzzy logic and intelligent systems : IJFIS 4 (3): 266~270    
    10. 2006 "공간적 컬러 모델을 이용한 얼굴 객체 검출 시스템 연구" 電子工學會論文誌. Journal of the institute of electronics engineers of Korea. IE. 산업전자 43 (2): 30~38    
  • 문성룡 (22)

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