Opto-electronic Implementation of an Edge Detection System Using Diffusion Neural Network

확산신경회로망을 이용한 윤곽선 검출 시스템의 광전자적 구현

In this paper, we implemented an opto-electronical signal processing system for the edge detection using the diffusion neural network. The diffusion neural network performs a Gaussian and DOG operation efficiently by the diffusion process. The diffusion neural network is more efficient than the LOG masking method in hardware implementation because it has a few connections and the connection weights are fixed-valued. We implemented a diffusion neural network using the characteristics of the light intensity distribution function which is similar to the Gaussian function. We have shown that the system can detect the edge of an image exactly through the experimental results.

본 논문에서는 영상에서 윤곽선을 검출하는 시스템을 확산신경회로망을 이용하여 광전자적으로 구현하였다. 확산신경회로망은 확산과정을 통하여 가우스연산과 DOG연산을 효과적으로 수행한다. 또한, 확산 신경회로망은 적은 연결과 고정된 연결세기로 인하여 전기적구현이나 광학적구현에 있어서 LOG마스킹방법을 이용하는 것보다 훨씬 효과적이다. 본 논문에서는 확산신경회로망을 빛의 맑기 분포함수가 가우스함수 모양을 갖는 특성을 이용하여 광전자적으로 구현하였다. 실험결과를 통해 본 시스템에서 윤곽선이 정확히 검출되는 것을 확인하였다.