灰度图像逻辑或运算CNN模板的顽健性设计  

Robustness design of templates for logic OR operation CNN in gray-scale images

作　　者：张群[1] 闵乐泉[1,2] 

机构地区：[1]北京科技大学自动化学院,北京100083 [2]北京科技大学数理学院,北京100083

出　　处：《通信学报》2014年第5期88-94,共7页Journal on Communications

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61074192);高等学校博士科研专项基金资助项目(06108104)~~

摘　　要：通过制定灰度图像的逻辑或运算法则,提出一类灰度图像逻辑或运算CNN,它可以在两幅灰度图像的对应像素点上执行逻辑或运算。对GLOGOR CNN的模板进行顽健性分析,建立了一个定理,并给出严格的数学证明。只要模板参数满足定理中给出的参数不等式,CNN就能执行逻辑或运算的任务。数值模拟验证了GLOGOR CNN在应用中的有效性及顽健性设计定理的可行性。A kind of gray-scale logic OR operation （GLOGOR） CNN was proposed by formulating the logic OR algorithms for gray-scale images. It could perform a pixel-wise logic OR operation on corresponding elements of two gray-scale images. A theorem was established to design the robustness template parameters of GLOGOR CNN, and a rigorous mathematical proof was given. The theorem provided parameter inequalities for determining parameter intervals to implement the corresponding tasks. The simulation results illustrate the effectiveness of the methodology.

关 键 词：细胞神经网络 灰度图像 逻辑或运算 顽健性设计 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]