초록
Cellular Automata는 자연계의 현상 현상이 국부적인 관계에 의해 완전히 표현될 수 있는 이상적인 동적 시스템이다. 본 논문에서는 Cellular Automata의 특성을 가지는 Potts Automata를 이용한 잡음 제거 및 에지 추출 알고리즘을 제안한다. 본 방법은 대상영상에 대한 특징을 그대로 보존하면서 천이규칙에 따라 국부적으로 밝기값의 차이를 증가 및 감소시킨다. 이러한 Automata는 순차적이고 병렬적인 움직임을 가지고 Lyapunov 함수를 만족한다. 제안한 천이규칙은 랜덤잡음을 가진 대상영상에 대해 빠른 수련속도를 가지고 안정적인 결과를 나타낸다. 실험을 통해 본 방법의 유효성을 확인한다.
Cellular Automata is discrete dynamical systems which natural phenomena may be specified completely in terms of local relation. In this Paper we Propose noise removal and edge detection algorithm using a Potts Automata which is based on Cellular Automata. The proposed method is aimed to locally increase or decrease the differences in gray level values between pixel of the image without loss of the main characteristics of the image. The dynamical behavior of these automata is determined by Lyapunov operators for sequential and parallel update. We have found that proposed automata rules Present very fast convergence to fixed points, stability in front of random noisy images. Based on the experimental results we discuses the advantage and efficiency.
