J. Physique Lett. 41, 75-77 (1980)
DOI: 10.1051/jphyslet:0198000410307500

A new algorithm for image processing based on the properties of neural nets

J. Hérault, G. Bouvier et A. Chehikian

Laboratoire du Signal Bioélectrique et de la Reconnaissance des Formes I.N.P. Grenoble. ENSER, 23, rue des Martyrs, 38031 Grenoble Cedex, France

Abstract
Starting from the properties of a neural network with backward lateral inhibitions, we define a new algorithm suitable for non-linear image processing. From a convenient choice of the network parameters we obtain, after an initial smoothing effect, either a sharpening effect, or a spatial sampling adapted to the singularities of the input pattern.

Résumé
En partant des propriétés d'une structure de réseau nerveux à inhibitions latérales récurrentes, on définit un nouvel algorithme de traitement non linéaire d'images. Par le choix convenable des paramètres du réseau, on obtient, après un premier effet de lissage, soit une amélioration de contraste, soit un échantillonnage spatial s'adaptant aux singularités de la forme traitée.

PACS
4230S - Pattern recognition.
4230V - Image processing and restoration.
8730 - Biophysics of neurophysiological processes.
6140C - Optical information, image and video signal processing.
1230 - Artificial intelligence.
1250 - Pattern recognition.

Key words
neural nets -- pattern recognition -- picture processing -- backward lateral inhibitions -- network parameters -- smoothing effect -- sharpening effect -- spatial sampling -- singularities -- input pattern -- nonlinear image processing