Нейроподібні методи ущільнення зображень

В науковій літературі розглядаються різні підходи до застосування нейронних мереж для ущільнення зображень, проте особливої уваги заслуговують підходи, які опираються на принципи векторного квантування, оскільки вони забезпечують високу швидкість ущільнення при збереженні хорошої якості відновленого зображення. Ідеальними для вирішення цих завдань є нейронні мережі, що самоорганізовуються, запропоновані фінським вченим Т. Кохоненом, а саме, мережа, що самоорганізовується, у вигляді двовимірної карти Кохонена. Розглянуто вищевказані питання.In scientific literature different approaches are examined to application of networks of neurons for the compression of images, however deserved the special attention is by approaches which lean against principles of vector quantization, as they provide the high speed of compression at saving of good quality of the picked up thread image. Ideal for the decision of these tasks are networks of neurons, that selforganized, offered the Finnish scientist T. Kohonen, namely, networks which self-organized, as a two dimensional Kohonen map. The devoted is given questions to consideration of these work

Нейроподібні методи ущільнення зображень

В науковій літературі розглядаються різні підходи до застосування нейронних мереж для ущільнення зображень, проте особливої уваги заслуговують підходи, які опираються на принципи векторного квантування, оскільки вони забезпечують високу швидкість ущільнення при збереженні хорошої якості відновленого зображення. Ідеальними для вирішення цих завдань є нейронні мережі, що самоорганізовуються, запропоновані фінським вченим Т. Кохоненом, а саме, мережа, що самоорганізовується, у вигляді двовимірної карти Кохонена. Розглянуто вищевказані питання.In scientific literature different approaches are examined to application of networks of neurons for the compression of images, however deserved the special attention is by approaches which lean against principles of vector quantization, as they provide the high speed of compression at saving of good quality of the picked up thread image. Ideal for the decision of these tasks are networks of neurons, that selforganized, offered the Finnish scientist T. Kohonen, namely, networks which self-organized, as a two dimensional Kohonen map. The devoted is given questions to consideration of these work

S-TREE: Self-Organizing Trees for Data Clustering and Online Vector Quantization

This paper introduces S-TREE (Self-Organizing Tree), a family of models that use unsupervised learning to construct hierarchical representations of data and online tree-structured vector quantizers. The S-TREE1 model, which features a new tree-building algorithm, can be implemented with various cost functions. An alternative implementation, S-TREE2, which uses a new double-path search procedure, is also developed. S-TREE2 implements an online procedure that approximates an optimal (unstructured) clustering solution while imposing a tree-structure constraint. The performance of the S-TREE algorithms is illustrated with data clustering and vector quantization examples, including a Gauss-Markov source benchmark and an image compression application. S-TREE performance on these tasks is compared with the standard tree-structured vector quantizer (TSVQ) and the generalized Lloyd algorithm (GLA). The image reconstruction quality with S-TREE2 approaches that of GLA while taking less than 10% of computer time. S-TREE1 and S-TREE2 also compare favorably with the standard TSVQ in both the time needed to create the codebook and the quality of image reconstruction.Office of Naval Research (N00014-95-10409, N00014-95-0G57

Medical imaging analysis with artificial neural networks

Given that neural networks have been widely reported in the research community of medical imaging, we provide a focused literature survey on recent neural network developments in computer-aided diagnosis, medical image segmentation and edge detection towards visual content analysis, and medical image registration for its pre-processing and post-processing, with the aims of increasing awareness of how neural networks can be applied to these areas and to provide a foundation for further research and practical development. Representative techniques and algorithms are explained in detail to provide inspiring examples illustrating: (i) how a known neural network with fixed structure and training procedure could be applied to resolve a medical imaging problem; (ii) how medical images could be analysed, processed, and characterised by neural networks; and (iii) how neural networks could be expanded further to resolve problems relevant to medical imaging. In the concluding section, a highlight of comparisons among many neural network applications is included to provide a global view on computational intelligence with neural networks in medical imaging

Нейроподібні методи ущільнення зображень

В науковій літературі розглядаються різні підходи до застосування нейронних мереж для ущільнення зображень, проте особливої уваги заслуговують підходи, які опираються на принципи векторного квантування, оскільки вони забезпечують високу швидкість ущільнення при збереженні хорошої якості відновленого зображення. Ідеальними для вирішення цих завдань є нейронні мережі, що самоорганізовуються, запропоновані фінським вченим Т. Кохоненом, а саме, мережа, що самоорганізовується, у вигляді двовимірної карти Кохонена. Розгляду цих питань присвячена дана робота.В научной литературе рассматриваются разные подходы к применению нейронных сетей для сжатия изображений, однако особенного внимания заслуживают подходы, которые опираются на принципы векторного квантования, поскольку они обеспечивают высокую скорость сжатия и хорошее качество восстановленного изображения. Идеальными для решения этих задач являются самоорганизующиеся нейронные сети, предложенные финским ученым Т. Кохоненом, а именно, самоорганизующиеся сети в виде двумерной карты Кохонена. Рассмотрению этих вопросов посвящена данная работа.In scientific literature different approaches are examined to application of networks of neurons for the compression of images, however deserved the special attention is by approaches which lean against principles of vector quantization, as they provide the high speed of compression at saving of good quality of the picked up thread image. Ideal for the decision of these tasks are networks of neurons, that selforganized, offered the Finnish scientist T. Kohonen, namely, networks which self-organized, as a two dimensional Kohonen map. The devoted is given questions to consideration of these work

Sensor encoding using lateral inhibited, self-organized cellular neural networks

The paper focuses on the division of the sensor field into subsets of sensor events and proposes the linear transformation with the smallest achievable error for reproduction: the transform coding approach using the principal component analysis (PCA). For the implementation of the PCA, this paper introduces a new symmetrical, lateral inhibited neural network model, proposes an objective function for it and deduces the corresponding learning rules. The necessary conditions for the learning rate and the inhibition parameter for balancing the crosscorrelations vs. the autocorrelations are computed. The simulation reveals that an increasing inhibition can speed up the convergence process in the beginning slightly. In the remaining paper, the application of the network in picture encoding is discussed. Here, the use of non-completely connected networks for the self-organized formation of templates in cellular neural networks is shown. It turns out that the self-organizing Kohonen map is just the non-linear, first order approximation of a general self-organizing scheme. Hereby, the classical transform picture coding is changed to a parallel, local model of linear transformation by locally changing sets of self-organized eigenvector projections with overlapping input receptive fields. This approach favors an effective, cheap implementation of sensor encoding directly on the sensor chip. Keywords: Transform coding, Principal component analysis, Lateral inhibited network, Cellular neural network, Kohonen map, Self-organized eigenvector jets