Predspracovanie obrazu pre optické rozpoznávanie ... - TUKE

FEI TU v Košiciach Diplomová práca List č. 18
in
in
in
1,1
1,2
1,3
in
in
in
2,1
2,2
23
in
in
in
3,1
3,2
3,3
k
2,1
k
1,3
k
3,1
out
Obr. 9: Vľavo: vstup úrovní šedi, vpravo: výstupná úroveň šedi
- nelineárne aktivačné funkcie obsiahnuté v neurónovej sieti môžu zlepšiť
kontrast výstupného obrazu oproti lineárnej filtrácii, pretože s vhodnou
kombináciou váh synapsií dve blízke vstupné úrovne šedi môžu mať na
výstupe viac odlišné úrovne šedi ako pri lineárnej filtrácii
- nie je potrebné vopred určiť koeficienty spracovania obrazu (váhy sy-
napsií), ale je ich možné adaptovať pre každý spracovaný obraz indivi-
duálne
- rôzne váhy synapsií pre rôzne typy obrazov dosahujú lepšie výsledky
spracovania ako jedna sada váh synapsií alebo koeficientov matice po-
užitých pre všetky typy obrazov
Pre aplikáciu predspracovania obrazu som zvolil doprednú neurónovú sieť
takto:
- typ neurónovej siete: dopredná neurónová sieť kvôli podobnosti
so štandartnými metódami spracovania
- metóda učenia siete: štandartné spätné šírenie chyby - osved-
čený a postačujúco efektívny algoritmus