Celem artykułu jest omówienie zasad działania sieci synchronizowanych oscylatorów. Zgodnie z teorią "chwilowej korelacji" sieć taka symuluje zjawiska zachodzące w ludzkim mózgu podczas procesu analizy sceny wizyjnej, pozwalając na wydzielenie występujących tam obiektów i obszarów. Dlatego sieć oscylatorów może być wykorzystana do segmentacji obrazów, w tym obrazów zawierających tekstury. W pracy przedstawiono przykłady zastosowania takiej sieci do segmentacji obrazów biomedycznych a także pokazano, że może być wykorzystana również do wykrywania brzegów obiektów w obrazach binarnych a także granic pomiędzy obszarami różniącymi się teksturą. Przykłady takich zastosowań zostały zawarte w pracy. Przeprowadzono również porównanie i dyskusję otrzymanych wyników segmentacji z wykorzystaniem sieci synchronizowanych oscylatorów oraz perceptronowej sieci neuronowej.
EN
This work presents principles of operation of synchronised oscillators network. According to "temporary correlation" theory this network simulates a process of visual scene analysis performed by human brain. This allows for scene object detection and such a network can be used for image segmentation. The segmentation can be performed also for image textures. Examples of biomedical textured images segmentation are presented. It is also demonstrated, that oscillator network can be used for object edge and texture boundary detection. Examples of such applications are included in this paper. Also, the performance of texture segmentation using network of synchronised oscillators and the perceptron neural network is compared and discussed.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.