(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理対象の画像データを出力する原画像供給部と、この原画像供給部からの画像データを入力して画像変換処理を行う画像変換処理部と、この画像変換処理部で画像変換処理され出力された画像情報を入力して表示する表示部とを有して成る画像処理装置において、
上記画像変換処理部は、人工的神経素子を入力層及び中間層並びに出力層の層構造をなすように結合してネットワークを構成し上記原画像供給部から少なくとも注目画素を含む所定領域の時系列データを入力して画像変換処理を行うと共に上記注目画素に対応するデータを出力するニューラルネットワークで構成し、
上記ニューラルネットワークへ入力する画像データは注目画素より時空間的に離れるに従って画素数を多くして平均化し、該ニューラルネットワークへの入力情報を圧縮することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
上記ニューラルネットワークは、層構造をなすように結合されたネットワークの最終段の出力層の入出力関数としてリニア関数を用い、画像情報をアナログ値で出力可能としたことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
上記ニューラルネットワークは、層構造をなすように結合されたネットワークの最終段の出力層の入出力関数としてリニア関数以外の関数を用いると共にその準線形領域を出力画像情報の範囲と限定し、画像情報をアナログ値で出力可能としたことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項４】
上記ニューラルネットワークには、該ニューラルネットワークに学習動作をさせるための教師信号を入力する教師画像供給部を接続したことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、光或いはＸ線などを含めた電磁波又は超音波などの情報キャリアを物体に照射或いは透入し、この情報キャリアの変化を計測して画像情報を得る各種の医用画像診断装置又は放送用映像処理装置又は産業用画像処理装置又は民生用画像撮影表示装置などの画像処理装置に関し、特に、上記得られた画像情報について装置システムの持つ固有の雑音やくせを除去したり、動きによるボケを伴わずに雑音を低減したり、ユーザーの好みと整合性がよい画像に変換したりして、正確かつ伝達情報量の多い画像を提供することができる画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の画像処理装置において、その装置システムの持つ固有の雑音やくせを除去する場合は、まず上記システム固有の雑音やくせのモデル化を行い、そのモデルに基づいて雑音やくせの除去を行っていた。例えば、Ｘ線撮影装置の場合について説明すると、Ｘ線撮影装置によって得られるＸ線像の画質を劣化させる要因には、雑音と空間的なボケがある。このＸ線像に混入する雑音には、Ｘ線光子の発生消滅過程に基づくＸ線量子雑音がある。そして、これらの雑音は、白色ガウス雑音でモデル化できる。また、上記Ｘ線撮影装置を線形システムとして扱い、そのインパルス応答からボケ関数を求め、そのボケをガウス関数などにより近似してモデル化していた。
【０００３】
このような状況において、従来のＸ線撮影装置は、上記のモデルに基づいて雑音やボケの除去を行うため、対象のＸ線像を出力する原画像供給部と、この原画像供給部から出力されるＸ線像のボケを回復する空間フィルター処理部と、この空間フィルター処理部から出力されるＸ線像の時系列データを平均化処理する平均化手段と、この平均化手段から出力されたＸ線像を表示する表示部とを備えて成っていた。そして、上記原画像供給部からＸ線像の時系列データを出力し、空間フィルター処理部により上記原画像供給部から出力されたＸ線像の時系列データを入力してそのＸ線像のボケを回復し、平均化手段により上記空間フィルター処理部から出力されたＸ線像データを入力して平均化処理することにより雑音を軽減し、表示部により上記平均化手段から出力されたＸ線像を入力して雑音軽減及びボケ回復のなされたＸ線像を表示するようになっていた。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、このような従来のＸ線撮影装置などの画像処理装置においては、その装置システムの持つ固有の雑音やくせのモデル化はあくまでも近似であり、必ずしも上記の雑音やくせを的確に除去することはできなかった。また、上記装置システムの持つ固有の雑音やくせのモデル化ができる画像処理装置は少なく、多くの場合はそのモデル化さえも困難であり、雑音やくせを軽減することさえできなかった。例えば、前述のＸ線撮影装置の場合においては、そのＸ線撮影装置を線形システムとして扱い、ボケ関数をガウス関数によりモデル化し、空間フィルター処理部によりボケを回復したが、上記Ｘ線撮影装置は一般的には非線形システムであり、ボケ関数もガウス関数などといった単純なものではないため、そのボケ回復は正確なものではなかった。また、平均化手段により雑音の軽減を行うものとしたが、その平均化処理により、動きのある部分は却ってボケが生じ画質が劣化することがあった。さらに、以上の手段により画一的に処理された画像は、多くの場合、ユーザーの好みとよく整合するものではなかった。
【０００５】
そこで、本発明は、このような問題点に対処し、物体に情報キャリアを照射又は透入して得られた画像情報について装置システムの持つ固有の雑音やくせを除去したり、動きによるボケを伴わずに雑音を低減したり、ユーザーの好みと整合性がよい画像に変換したりして、正確かつ伝達情報量の多い画像を提供することができる画像処理装置を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明による画像処理装置は、処理対象の画像データを出力する原画像供給部と、この原画像供給部からの画像データを入力して画像変換処理を行う画像変換処理部と、この画像変換処理部で画像変換処理され出力された画像情報を入力して表示する表示部とを有して成る画像処理装置において、上記画像変換処理部は、人工的神経素子を入力層及び中間層並びに出力層の層構造をなすように結合してネットワークを構成し上記原画像供給部から少なくとも注目画素を含む所定領域の時系列データを入力して画像変換処理を行うと共に上記注目画素に対応するデータを出力するニューラルネットワークで構成し、上記ニューラルネットワークへ入力する画像データは注目画素より時空間的に離れるに従って画素数を多くして平均化し、該ニューラルネットワークへの入力情報を圧縮するものである。
【０００７】
また、上記ニューラルネットワークは、層構造をなすように結合されたネットワークの最終段の出力層の入出力関数としてリニア関数を用い、画像情報をアナログ値で出力可能としてもよい。
【０００８】
さらに、上記ニューラルネットワークは、層構造をなすように結合されたネットワークの最終段の出力層の入出力関数としてリニア関数以外の関数を用いると共にその準線形領域を出力画像情報の範囲と限定し、画像情報をアナログ値で出力可能としてもよい。
【００１０】
また、上記ニューラルネットワークには、該ニューラルネットワークに学習動作をさせるための教師信号を入力する教師画像供給部を接続してもよい。
【００１１】
【作用】
このように構成された画像処理装置は、原画像供給部により処理対象の画像データを出力し、人工的神経素子を入力層及び中間層並びに出力層の層構造をなすように結合してネットワークを構成し上記原画像供給部から少なくとも注目画素を含む所定領域の時系列データを入力して画像変換処理を行うと共に上記注目画素に対応するデータを出力するニューラルネットワークで構成された画像変換処理部により上記原画像供給部からの画像データを入力して画像変換処理を行い、表示部で上記画像変換処理部により画像変換処理され出力された画像情報を入力して表示するように動作する。また、上記ニューラルネットワークへ入力する画像データは注目画素より時空間的に離れるに従って画素数を多くして平均化し、該ニューラルネットワークへの入力情報を圧縮するように動作する。
【００１２】
【実施例】
以下、本発明の実施例を添付図面に基づいて詳細に説明する。
図１は本発明による画像処理装置の実施例を示すブロック図である。この画像処理装置は、光或いはＸ線などを含めた電磁波又は超音波などの情報キャリアを物体に照射或いは透入し、この情報キャリアの変化を計測して画像情報を得るもので、例えば各種の医用画像診断装置又は放送用映像処理装置又は産業用画像処理装置又は民生用画像撮影表示装置などであり、図１に示すように、原画像供給部１と、画像変換処理部２と、表示部３とを有して成る。
【００１３】
上記原画像供給部１は、処理対象の画像データを出力するもので、例えばＸ線撮影装置又は超音波断層装置又はＸ線ＣＴ装置又は核医学イメージング装置或いは磁気共鳴イメージング装置などの医用画像診断装置、放送用映像処理装置、産業用画像処理装置、民生用画像撮影表示装置等において物体を計測又は撮影する計測部、或いは物体について計測した画像データを記憶しておき必要に応じて読み出す記憶部などである。また、画像変換処理部２は、上記原画像供給部１から出力された画像データを入力して所要の画像変換処理を行うもので、例えばフィルタ手段から成る。さらに、表示部３は、上記画像変換処理部２で画像変換処理され出力された画像情報を入力して表示するもので、例えばテレビモニタから成る。
【００１４】
ここで、本発明においては、上記画像変換処理部２は、図２に示すようなニューラルネットワーク４で構成されており、このニューラルネットワーク４へ入力する画像データは注目画素より時空間的に離れるに従って画素数を多くして平均化し、該ニューラルネットワーク４への入力情報を圧縮するようになっている。上記ニューラルネットワーク４は、上記原画像供給部１から少なくとも注目画素を含む所定領域の時系列データを入力して画像変換処理を行うと共に上記注目画素に対応するデータを出力するもので、人工的神経素子５を入力層及び中間層ならびに出力層の層構造をなすように結合してネットワークを構成すると共に、最終段の出力層の入出力関数としてリニア関数を用いて構成されている。図３は上記ニューラルネットワーク４を構成する人工的神経素子５を示す説明図である。図に示すように、人工的神経素子（以下「ニューロンモデル」という）５は生物の神経素子（ニューロン）の働きを模した多入力一出力の素子で、入力Ｉi（Ｉ1〜Ｉn）と結合係数Ｗji（Ｗj1〜Ｗjn ）の積和により出力Ｏjが決定される。すなわち、入出力関数ｆ(ｘ）を用いて次式のように決定される。
【数１】
0003642591.tif 000002
ただし、θjはしきい値に相当する入出力関数のオフセットであり、ｎは入力の数である。
【００１５】
前述の図２は層構造をなすように結合してネットワークに構成されたニューラルネットワーク４の階層構造を示す説明図である。このニューラルネットワーク４は図のように、上記ニューロンモデル５を多数用い、入力層および中間層ならびに出力層の層構造をなすように結合してネットワークを構成することにより、信号処理及び情報処理の機能を実現するように構成されている。なお、図２において、符号６は入力層と中間層とを結ぶ枝を示し、入力層の各ニューロンモデル５は中間層の全てのニューロンモデル５とそれぞれ結合されている。また、符号７は中間層と出力層とを結ぶ枝を示し、中間層の各ニューロンモデル５は出力層の全てのニューロンモデル５とそれぞれ結合されている。そして、このニューラルネットワーク４は、入力層に供給される入力情報８を変換して出力層から出力情報９として出力するようになっている。
【００１６】
このように構成することにより、上記ニューラルネットワーク４は、学習機能や自己組織機能を有する情報処理機構となっている。そして、このニューラルネットワーク４は、教師信号１０を与えて学習を行うことにより、入力層に供給される入力情報８に対して所望の出力情報９を出力層から出力するように自己組織化して行く。ここで、上記入力層においては、入出力関数として次式に示すような恒等関数が用いられている。
ｆi(ｘ)＝ｘ
これにより、入力がそのまま出力される。なお、この恒等関数の代わりに他の関数を用いて入力情報８に変調をかけてもよい。
【００１７】
また、図４は上記ニューラルネットワーク４の中間層の入出力関数として用いられるシグモイド関数を示すグラフである。上記中間層においては、入出力関数として図に示すように出力ｆsが“０”から“１”の範囲内で単調増加のシグモイド関数が用いられている。このシグモイド関数は次式のように表現される。
0003642591.tif 000003
ただし、Ｕ0は傾きを制御するパラメータである。そして、これを微分すると、
0003642591.tif 000004
となり、もとのシグモイド関数で表現できるという特徴を持っている。このように、中間層にシグモイド関数などの非線形関数を用いることにより、上記ニューラルネットワーク４は、複雑な非線形変換処理をも扱うことができる。
【００１８】
さらに、図５は上記ニューラルネットワーク４の出力層の入出力関数として用いられるリニア関数を示すグラフである。上記出力層においては、入出力関数として上述のシグモイド関数の代わりに、図に示すように出力が入力に対して直線的に増減するリニア関数が用いられている。いま、直線の傾きをａとすると、例えば次式のように表される。
0003642591.tif 000005
これを微分すると、
0003642591.tif 000006
となる。これにより、出力層からの出力はアナログ的な値となり、画像情報などのアナログ的な値を扱うことができるようになる。
【００１９】
次に、このように構成された画像処理装置の動作について説明する。まず、図１において、原画像供給部１から、情報キャリアを物体に照射或いは透入しこの情報キャリアの変化を計測した画像データを処理対象として出力する。これは、各種の医用画像診断装置又は放送用映像処理装置又は産業用画像処理装置或いは民生用画像撮影表示装置などにより実際に計測されたデータでもよいし、或いは物体について予め計測され記憶部に書き込まれたデータを読み出したものでもよい。次に、上記原画像供給部１から出力された画像データは、画像変換処理部２としてのニューラルネットワーク４へ入力される。
【００２０】
図７は上記ニューラルネットワーク４の入力情報８及び出力情報９を示す説明図である。図に示すように、上記ニューラルネットワーク４への入力情報８は、原画像１１上の注目画素１２とその近傍の複数個の画素１３，１３，…を含む所定領域のデータを時間軸ｔの方向に一定時間だけ取り出した時系列データ１４である。この時系列データ１４は、図７の例では、１枚の原画像１１上の所定領域内に５画素のデータがあり、一定時間内で５枚の原画像１１が取り出されたので、５×５＝25画素のデータから成る。この各画素の値が、図示省略したが正規化されて、上記ニューラルネットワーク４へ入力される。このような入力情報８とすることにより、時空間的な変換を含む画像変換を行うことができる。すなわち、動きと雑音を伴う原画像１１を入力した場合、時空間的に相関性の薄いノイズと時空間的に規則性のある動きとを弁別することができ、動きによるボケを伴わずに雑音を低減して動画像に対応することができる。これにより、上記ニューラルネットワーク４では、入力情報８としての画像データが変換処理され、原画像１１上の注目画素１２に対応する画素データ１５として出力される。そして、上記注目画素１２を原画像１１上で例えばラスタースキャン的に移動させることにより、それぞれの注目画素１２に対応する画素データ１５が順次出力されて画像全体の画像変換処理が行われる。上記順次出力される画素データ１５のラスタースキャン的な画像形成により、変換画像１６が作成され出力される。
【００２１】
上記ニューラルネットワーク４では入力情報８に対して所望の出力情報９が得られるように学習が行われる。すなわち、教師となる教師信号１０と出力情報９の誤差が小さくなるように入力層と中間層を結合している枝６及び中間層と出力層を結合している枝７の結合係数を変化させてゆき、学習後所望の出力が得られるように自己組織化していく。アナログ出力用のニューラルネットワーク４の学習アルゴリズムを図８に示す。図８の記号の意味は次のとおりである。
Ｉ  ；入力情報
Ｏk ；第ｋ層のニューロンモデルの出力
Ｗk ；第ｋ層と第(ｋ＋１)層間の結合係数
θk ；第ｋ層のニューロンモデルのオフセット
Ｔ  ；教師信号
ηw ；Ｗに対する学習定数
ηθ；θに対する学習定数
δk ；第(ｋ−１)層を修正するための誤差量
ｆi ；恒等関数
ｆs ；シグモイド関数
ｆl ；リニア関数
なお、入力情報Ｉ、第ｋ層のニューロンモデルの出力Ｏk、第ｋ層のニューロンモデルのオフセットθk、教師信号Ｔ、第(ｋ−１)層を修正するための誤差量δkは１次元ベクトルで表されており、第ｋ層と第(ｋ＋１)層間の結合係数Ｗkは２次元ベクトルで表されている。また、例に示したニューラルネットワークは３層のものであるため第１層目が入力層であり、第２層目が中間層であり、第３層目が出力層である。
【００２２】
この学習アルゴリズムについて以下説明する。教師信号Ｔと出力層の出力Ｏ3との平均二乗誤差Ｅは、
0003642591.tif 000007
である。これが減少するように第ｋ層と第(ｋ＋１)層間の結合係数Ｗkを次の修正量
0003642591.tif 000008
によって修正する。ここで、
0003642591.tif 000009
とおくと、中間層と出力層との間の修正量を決めるδ3は、
0003642591.tif 000010
である。よって、修正量は、
0003642591.tif 000011
となる。これにより、前述のように出力層からの出力は、アナログ的な値となる。また、入力層と出力層間の修正量を決めるδ2は、
0003642591.tif 000012
となり、修正量は、
0003642591.tif 000013
となる。オフセットについても同様に求めることにより、図８に示すアルゴリズムとなる。
【００２３】
そして、操作者が与える教師信号１０に基づき、このようなアルゴリズムで上記ニューラルネットワーク４の学習が行われる。なお、ここでは、３層のニューラルネットワーク４について例を示したが、中間層の数を増やすことによって３層以上のニューラルネットワーク４が構成可能であり、その場合の学習アルゴリズムは誤差量δを逆伝播させ、漸化的に修正量を求めればよく、より複雑な変換を含む画像情報への対応が可能となる。そして、上記ニューラルネットワーク４で変換された画像データは、図示省略したが適当な濃度スケールに変換され、図１に示す表示部３に入力され表示される。
【００２４】
図６は本発明の第二の実施例を説明するための図であり、シグモイド関数の準線形領域１７を示している。この実施例は、図２に示すニューラルネットワーク４が、層構造をなすように結合されたネットワークの最終段の出力層の入出力関数としてリニア関数以外の関数、例えば図６に示すシグモイド関数を用いると共に、その準線形領域１７を出力画像情報の範囲と限定して用いるようにしたものである。この場合も、前述と同様に画像情報をアナログ値で出力可能とすることができる。
【００２５】
図９は本発明の第三の実施例を説明するための図であり、ニューラルネットワーク４へ入力する画像データの圧縮について示している。この実施例は、上記ニューラルネットワーク４へ入力する画像データは注目画素１２より時空間的に離れるに従って画素数を多くして平均化し、該ニューラルネットワーク４への入力情報を圧縮するものである。すなわち、図９（ａ）に示すように、原画像１１について時間軸ｔの方向の圧縮は、注目画素１２を含む時間フレームから離れるに従って画素数を多くして平均化し、また、図９（ｂ）に示すように、原画像１１内の空間方向の圧縮についても、注目画素１２より離れるに従って画素数を多くして平均化する。これらにより、上記のニューラルネットワーク４へ入力するデータ数を減らして、それぞれ長い時間又は広い領域を必要とする複雑な画像変換を高速に行うことができる。
【００２６】
図１０は本発明の第四の実施例を示すブロック図である。この実施例は、図１に示す画像変換処理部２としてのニューラルネットワーク４に対し、該ニューラルネットワーク４に学習動作をさせるための教師信号１０（図２参照）を入力する教師画像供給部１８を接続したものである。図１に示す実施例では、工場出荷時或いは使用施設等への設置時に、平均的又は標準的もしくは特定の教師信号１０を与えて予め所要の学習を行わせるものとしているが、それでは実際の使用現場における個々のユーザー等の使用状況に合致しないこともあるので、これを改善しようとするものである。すなわち、図１０において、教師画像供給部１８は、物体を計測又は撮影する計測装置或いは物体について計測した画像データを記憶しておき必要に応じて読み出す記憶装置であり、この教師画像供給部１８をニューラルネットワーク４の出力層（図２参照）から出力情報９が出力される出力端に接続し、この教師画像供給部１８を用いて個々のユーザー等が、原画像供給部１から出力される画像データに対して理想とされる教師画像を教師信号１０として随時に供給し、上記ニューラルネットワーク４に学習を行わせる。
【００２７】
次に、上記教師信号１０として教師画像供給部１８から教師画像を供給してニューラルネットワーク４が学習する動作について説明する。本発明により、装置システムの持つ固有の雑音やくせを除去する場合には、原画像供給部１から対象の装置システムにより得られた雑音やくせを含む画像データが画像変換処理部２としてのニューラルネットワーク４に供給されると共に、教師画像供給部１８から理想的な装置システムにより得られた雑音やくせを含まない画像データが上記ニューラルネットワーク４へ供給され、前述の図８に示すアルゴリズムで学習が行われる。この学習後のニューラルネットワーク４には、雑音やくせを含む対象の装置システムから雑音やくせを含まない理想的な装置システムへの変換モデルが自動的に構築されており、入力した原画像について雑音やくせを除去することができる。
【００２８】
一例として、低線量のＸ線により撮影を行うＸ線撮影装置を対象のシステムとした場合について説明すると、上記原画像供給部１から低線量のＸ線により撮影されたＸ線像を上記ニューラルネットワーク４に供給すると共に、教師画像供給部１８から高線量のＸ線により撮影されたＸ線量子雑音の少ないＸ線像又は複数枚の低線量のＸ線像を画素単位に平均化したＸ線像を上記ニューラルネットワーク４へ供給する。すると、そのニューラルネットワーク４は学習を行い、この学習後のニューラルネットワーク４には、低線量のＸ線像から高線量のＸ線像への変換モデルが自動的に構築されている。すなわち、Ｘ線量子雑音を軽減する画像変換処理が実現されており、低線量のＸ線像を入力した場合でもあたかも高線量で撮影したと同じＸ線像が出力される。
【００２９】
他の例として、動きを伴うＸ線像の雑音を除去する場合について説明すると、まず、上述と逆にニューラルネットワーク４に高線量のＸ線像から低線量のＸ線像への変換モデルを構築しておく。次に、動きを伴う高線量のＸ線像を撮影し、上記ニューラルネットワーク４へ入力する。すると、該ニューラルネットワーク４の画像変換処理により、出力には動きを伴う低線量のＸ線像が得られる。次に、この動きを伴う低線量のＸ線像を原画像供給部１から上記の変換モデル構築後の新たなニューラルネットワーク４へ供給すると共に、教師画像供給部１８から上記動きを伴う高線量のＸ線像を上記ニューラルネットワーク４へ供給する。すると、そのニューラルネットワーク４は学習を行い、この学習後のニューラルネットワーク４には、動きによるボケを伴わずに雑音の軽減を行う変換モデルが自動的に構築され、動きによるボケを伴わずに雑音を軽減した画像が出力される。
【００３０】
更に他の例として、上記教師画像供給部１８からユーザーの好みに合わせた画像や、ユーザーの見たい領域すなわち関心領域を見易くした画像をニューラルネットワーク４へ供給し、該ニューラルネットワーク４に学習を行わせることにより、ユーザーの好みと整合性がよい画像や、関心領域の見易い画像を出力することができる。
【００３１】
以上のように、本発明によれば、対象となる問題によって入力する画像データと教師となる画像データを適宜、原画像供給部１及び教師画像供給部１８よりニューラルネットワーク４に供給すると共に学習を行うことにより、該ニューラルネットワーク４に自動的にその変換モデルが構築され、正確かつ伝達情報量の多い画像を提供することができる。
【００３２】
【発明の効果】
本発明は以上のように構成されたので、原画像供給部により処理対象の画像データを出力し、人工的神経素子を入力層及び中間層並びに出力層の層構造をなすように結合してネットワークを構成し上記原画像供給部から少なくとも注目画素を含む所定領域の時系列データを入力して画像変換処理を行うと共に上記注目画素に対応するデータを出力するニューラルネットワークで構成された画像変換処理部により上記原画像供給部からの画像データを入力して画像変換処理を行い、表示部で上記画像変換処理部により画像変換処理され出力された画像情報を入力して表示することができる。このように、ニューラルネットワークで構成された画像変換処理部を用いることにより、得られた画像情報について装置システムの持つ固有の雑音やくせを除去したり、動きによるボケを伴わずに雑音を低減したり、ユーザーの好みと整合性がよい画像に変換したりして、正確かつ伝達情報量の多い画像を提供することができる。また、上記ニューラルネットワークへ入力する画像データは注目画素より時空間的に離れるに従って画素数を多くして平均化し、該ニューラルネットワークへの入力情報を圧縮することにより、上記ニューラルネットワークへ入力するデータ数を減らして、それぞれ長い時間又は広い領域を必要とする複雑な画像変換を高速に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による画像処理装置の実施例を示すブロック図である。
【図２】層構造をなすように結合してネットワークに構成されたニューラルネットワークの階層構造を示す説明図である。
【図３】ニューラルネットワークを構成する人工的神経素子を示す説明図である。
【図４】上記ニューラルネットワークの中間層の入出力関数として用いられるシグモイド関数を示すグラフである。
【図５】上記ニューラルネットワークの出力層の入出力関数として用いられるリニア関数を示すグラフである。
【図６】本発明の第二の実施例を説明するための図であり、シグモイド関数の準線形領域を示すグラフである。
【図７】前記ニューラルネットワークの入力情報及び出力情報を示す説明図である。
【図８】アナログ出力用のニューラルネットワークの学習アルゴリズムを示す説明図である。
【図９】本発明の第三の実施例を説明するための図であり、ニューラルネットワークへ入力する画像データの圧縮について示す図である。
【図１０】本発明の第四の実施例を示すブロック図である。
【符号の説明】
１…原画像供給部
２…画像変換処理部
３…表示部
４…ニューラルネットワーク
５…人工的神経素子
６，７…枝
８…入力情報
９…出力情報
１０…教師信号
１１…原画像
１２…注目画素
１４…時系列データ
１６…変換画像
１７…シグモイド関数の準線形領域
１８…教師画像供給部
【図１】
0003642591.tif 000014
【図２】
0003642591.tif 000015
【図３】
0003642591.tif 000016
【図４】
0003642591.tif 000017
【図５】
0003642591.tif 000018
【図６】
0003642591.tif 000019
【図７】
0003642591.tif 000020
【図８】
0003642591.tif 000021
【図９】
0003642591.tif 000022
【図１０】
0003642591.tif 000023