文献

J-GLOBAL ID：201002232555704934   整理番号：10A0295237

遺伝的アルゴリズムを有するセルラー神経回路網を用いたCMOS画像センサの雑音低減

Noise Reduction in CMOS Image Sensor Using Cellular Neural Networks with a Genetic Algorithm

著者 (2件)： RYU Jegoon (Waseda Univ., Kitakyushu-shi, JPN) ,  NISHIMURA Toshihiro (Waseda Univ., Kitakyushu-shi, JPN)
資料名： IEICE Transactions on Information and Systems (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers)  (IEICE Transactions on Information and Systems (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： E93-D  号： 2  ページ： 359-366  発行年： 2010年02月01日 
JST資料番号： L1371A  ISSN： 0916-8532  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： この論文では,遺伝的アルゴリズムを用いたセルラー神経回路網(GA-CNN)を,CMOS画像雑音低減のため設計した。セルラー神経回路網(CNN)は,CNNが高速並列信号処理特性を有するため,画像処理技術へ適用する効果的な手法である。適応CNN構造を光子の平均数で変化する光子のショット雑音(PSN)を低減するため設計し,適応CNNに対するテンプレートの設計は実数を用いた遺伝的アルゴリズムに基づいて行なった。これらのテンプレートを壊れた画像のPSNを抑制するため最適化した。シミュレーション結果は,適応GA-CNNは,他の雑音低減法よりも効率的にPSNを低減し,PSNに対する高品質で,低コスト雑音低減フィルタとして使用できた。この提案した方法は実時間実装用に設計されている。このため,これは多くの商業応用に対する雑音低減フィルタに使用できる。シミュレーション結果も,統計的画像モデルによる種々の問題に対しCNNテンプレートを設計することの実現可能性を示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *CMOS構造 ,  *イメージセンサ ,  *遺伝的アルゴリズム ,  *セルラニューラルネットワーク ,  並列演算 ,  信号処理 ,  *雑音低減 ,  ショット雑音 ,  光子 ,  最適化 ,  計算機シミュレーション ,  実時間処理 ,  実現可能性
準シソーラス用語： テンプレート ,  高品質 ,  雑音フィルタ

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  数値計算  (JE02000J)

引用文献 (30件)：

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• WACH, H. Noise modeling for design and simulation of computational imaging systems. Proc. IS&T/SID Color Imag. Conf. : Color Sci., Syst., and Appl., 2004. 2004, 211-216
• KOLEHMAINEN, T. T. Simulation of imaging system's performance. Proc. SPIE Optic. Sci. and Tech. 2004, 5178, 204-212
• REIBEL, Y. CCD or CMOS camera noise characteristics. Proc. Euro. Physical J. of Applied Physics. 2003, 75-80
• BEENAKKER, C. W. J. Photon shot noise. Modern Physics Letters B, World Scientific Publishing Company. 1999, 13, 11, 337-347

タイトルに関連する用語 (4件)： 遺伝的アルゴリズム ,  セルラー神経回路網 ,  CMOS画像センサ ,  雑音低減