Revista de Engenharia da Computação e Tecnologia da Informação

Aplicação de rede neural acoplada a pulso paralelo melhorado para deteção de bordos em processamento de imagem

Arsham Abedini, Aref Miri e Alireza Maleki

A deteção de margens é a base da maioria das aplicações de processamento de imagens. Existem vários métodos clássicos para realizar a deteção de bordos, como o operador astuto. A principal falha destes métodos é que não são flexíveis. A rede neural acoplada a pulso (PCNN) é proposta com base no modelo de um neurónio para fornecer esta flexibilidade na aplicação do processamento de imagem. Esta flexibilidade deve-se à presença de diversos parâmetros que podem ser ajustados para diferentes imagens de forma a atingir um desempenho aceitável. Por outro lado, alcançar um desempenho eficaz depende da especificação correta de todos estes parâmetros, o que é muito desafiante. Devido a este facto, são apresentados modelos simplificados de PCNN. Neste artigo, propomos uma estrutura paralela baseada num modelo simplificado para realizar uma deteção eficaz de bordos. Definimos também os parâmetros deste modelo de forma autoadaptável. Nos resultados da simulação, comparamos o desempenho de deteção de bordos do nosso algoritmo proposto com outros métodos. Estes resultados mostram que o nosso algoritmo tem um melhor desempenho em termos de cancelamento de ruído e deteção eficaz de bordos.