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2011 | OriginalPaper | Chapter

An Efficient Edge Detection Using Raster CNN Simulator

Authors : V. Murugesh, Kyung-Tae Kim

Published in: Convergence and Hybrid Information Technology

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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This paper presents a cellular neural network based edge detection using Raster CNN Simulator. The software is designed to handle with both gray level and color images. The experimental result of Raster CNN Simulator is compared with traditional edge detection operators Canny and Sobel. Simulation results show that the proposed simulator is accurately detecting the complete image edge and also save the computation time.

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Metadata
Title
An Efficient Edge Detection Using Raster CNN Simulator
Authors
V. Murugesh
Kyung-Tae Kim
Copyright Year
2011
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
Book
Convergence and Hybrid Information Technology

Print ISBN: 978-3-642-24081-2

Electronic ISBN: 978-3-642-24082-9

Copyright Year: 2011

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-24082-9_77

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