Revista de ingeniería informática y tecnología de la información

Aplicación de red neuronal acoplada a pulsos mejorada y paralela para la detección de bordes en el procesamiento de imágenes

Arsham Abedini, Aref Miri y Alireza Maleki

La detección de bordes es la base de la mayoría de las aplicaciones de procesamiento de imágenes. Existen varios métodos clásicos para realizar la detección de bordes, como el operador canny. El principal defecto de estos métodos es que no son flexibles. Se propone una red neuronal acoplada a pulsos (PCNN) basada en un modelo de neurona para proporcionar esta flexibilidad en la aplicación de procesamiento de imágenes. Esta flexibilidad se debe a la presencia de muchos parámetros que se pueden ajustar para diferentes imágenes con el fin de alcanzar un rendimiento aceptable. Por otro lado, alcanzar un rendimiento efectivo depende de la especificación correcta de todos estos parámetros, lo que es muy difícil. Debido a este hecho, se presentan modelos simplificados de PCNN. En este documento, proponemos una estructura paralela basada en un modelo simplificado para realizar una detección de bordes efectiva. También establecemos los parámetros de este modelo de manera autoadaptativa. En los resultados de la simulación, comparamos el rendimiento de detección de bordes de nuestro algoritmo propuesto con otros métodos. Estos resultados muestran que nuestro algoritmo tiene un mejor rendimiento en términos de cancelación de ruido y detección de bordes efectiva.