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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제12권 제5호
발행연도
2002.10
수록면
467 - 472 (6page)

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본 논문에서, 영상에서 임펄스 잡음을 효과적으로 제거하고, 연산 속도를 개선하기 위해 Fuzzy Cellular Neural Network(FCNN)구조에 Hausdorff distance(HD)를 적용한 α-Least Trimmed Square HD(α-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.
#FCNN #Hausdorff Distance #α-Least Trimmed Square #OC #MSE

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. FCNN 구조
3. 기존 Hausdorff Distance 알고리즘
4. 개선된 α-LTSHD 알고리즘
5. 모의 실험 분석
6. 결론
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