IMPROVEMENT OF IMAGE PROCESSING BY USING HOMOGENEOUS NEURAL NETWORKS WITH FRACTIONAL DERIVATIVES THEOREM
Abstract. The present paper deals with the unique circumvention of design-
ing feed forward neural networks in the task of the interferometry image recog-
nition. In order to bring the interferometry techniques to the fore, we recall
briefly that this is one of the modern techniques of restitution of three di-
mensional shapes of the observed object on the basis of two dimensional flat
like images registered by CCD camera. The preliminary stage of this process
is conducted with ridges detection, and to solve this computational task the
discussed neural network was applied. By looking for the similarities in the bi-
ological neural systems authors show the designing process of the homogeneous
neural network in the task of maximums detection. The fractional derivative
theorem has been involved to assume the weight distribution function as well
as transfer functions. To ensure reader that the theoretical considerations are
correct, the comprehensive review of experiment results with obtained two di-
mensional signals have been presented too
بهبود پردازش تصویر با استفاده از شبکه های عصبی همگن با قضیه ی مشتقات کسری
چکیده
این مقاله شرایط منحصربفردی از طراحی شبکههای عصبی تغذیه مستقیم (فید فوروارد) در زمینهیشناسایی تداخل تصویر را بررسی میکند. به منظور پیشبرد فنآوریهای تداخل، بطور خلاصه یادآوری میکنیم کهاین یکی از روشهای جدید بازگردانی تصاویر سه بعدی از جسم مشاهده شده بر اساس تصاویر دو بعدی مسطح مانند است که توسط دوربین CCDگرفته شده است. مرحله مقدماتی این فرایند با تشخیص شیارها انجام میشود، و برای حل کردن این کار محاسباتی شبکه عصبی مورد بحث به کار میرود. با جستجوی مشابهتها در سیستمهای عصبی بیولوژیکی، مولفانفرایند طراحی شبکه عصبی همگن را در تشخیص حداکثرها نشان میدهند. قضیه مشتق کسری شامل در نظر گرفتن تابع توزیع بار و همچنین توابع انتقال است. برای اطمینان دادن به خوانندهکه ملاحظات تئوری صحیح است، بررسی جامعی از نتایج آزمایش که با دو سیگنال دوبعدی بدست آمده است ارائه میشود.
.