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논문 기본 정보
- 저자정보
초록·키워드
Thresholding은 영상 인식 및 분석의 전처리과정에서 주로 사용되는 기술로써 가장 대표적인 방법은 클래스간의 분산을 이용한 Otsu 알고리즘이 있다. 하지만 Otsu 방법은 클래스가 늘어날수록 계산시간이 늘어나는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 히스토그램을 몇 개의 그룹으로 나누어 Otsu 방법을 개선한 Two-stage multi-level Otsu 방법에 룩업테이블과 GPU processing을 적용하여 고속 어플리케이션에 적합한 Thresholding 알고리즘을 제안한다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2010-569-001577645
