基于Gibbs图像模型的细胞神经网络模板设计法  

A Template Design Method for Cellular Neural Networks Based on Gibbs image Model

作　　者：赵建业[1] 王新[1] 余道衡[1] 

机构地区：[1]北京大学电子学系

出　　处：《电子学报》2000年第1期48-52,共5页Acta Electronica Sinica

摘　　要：在本文中我们提出了将细胞神经网的模板设计与对Ｇｉｂｂｓ统计图像模型的分析结合起来，形成一个用于解决诸如图像恢复、分割、边缘检测、重建等问题的细胞神经网络，新的通用设计方法──能量函数法．这种方法将权的学习、硬件退火等方法有机地结合起来，从而合理地得到细胞神经网络模板形式，较好地解决一些图像处理问题．In these Paper,we note that there is a kind of relation between CNN and Gibbs image model. So we proposed a new approach for CNN's template design based on Gibbs image model, this approach is valid to such questions as segmentation ,edge detection and restoration. We also discuss the learning algorithm and hardware annealing joined with the new approach. Simulations of an example (binary segmentation) are shown in order to validate the approach.

关 键 词：图像模型 细胞神经网络 模板 学习 硬件退火 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]