Cellular neural network based weighted median filter for real time image processing

机译：基于细胞神经网络的加权中值滤波器进行实时图像处理

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This paper describes a VLSI implementation of an analog image weighted median filter based on a cellular neural network (CNN) architecture for real-time applications. This filter consists of feedforward nonlinear template B operating within the window of 3 by 3 pixels around the central pixel being filtered. The basic block of this filter is a nonlinear coupler circuit, which realizes a nonlinear template B of the CNN. A technology for implementation is CMOS AMS 0.8 /spl mu/m CYE.

机译：本文描述了一种基于蜂窝神经网络（CNN）架构的实时图像模拟图像加权中值滤波器的VLSI实现。该滤波器由前馈非线性模板B组成，该模板在围绕要滤波的中心像素的3 x 3像素的窗口内运行。该滤波器的基本模块是一个非线性耦合器电路，它实现了CNN的非线性模板B。一种实现技术是CMOS AMS 0.8 / spl mu / m CYE。

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来源
《Image Processing, 2001. Proceedings. 2001 International Conference on》|2001年|P.545-548|共4页
会议地点
作者
Kowalski; J.; Kacprzak; T.;
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原文格式 PDF
正文语种
中图分类无线电电子学、电信技术;
关键词

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