Abstract-Experiment genomfördes för att undersöka möjligheten att träna cellulära automata (CA) att utföra flera bildbehandlingsuppgifter. Även om bara binära bilder anses, är utrymmet för alla möjliga regeluppsättningar fortfarande mycket stor, och så utbildningsprocessen är den viktigaste flaskhalsen i en sådan strategi. I detta papper, den sekventiella flytande framåt sökning metod för funktionsval användes för att välja bra regeluppsättningar för en rad uppgifter, nämligen bullerfiltrering (även tillämpas på gråskala bilder med hjälp av tröskel nedbrytning), gallring och konvexa skrov. Olika objektiva funktioner för att driva sökningen övervägdes. Flera ändringar av den standardiserade CA-formuleringen gjordes (B-regeln och tvåcykliga CA), som i vissa fall befanns förbättra prestandan.
I REF användes en deterministisk sekventiell flytande framåtsökningsmetod för att välja regler för CA.
Training cellular automata for image processing
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}