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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.6
- 수록면
- 189 - 194 (6page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2020.30.3.189
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그레이 영상의 임계화를 위한 많은 연구가 진행되어 왔고 다양한 분야에서 이용되고 있다. 그 대표적 연구 결과가 오츠의 영상 임계화 기법인 것은 잘 알려진 사실이다. 그러나 오츠 기법을 포함한 대부분의 기법들은 영상이 갖고 있는 그레이 수준 분포, 즉 히스토그램에만 의존하기 때문에 다른 영상일지라도 그레이 수준 분포만 같으면 같은 임계값을 나타내는 문제가 있다. 이를 극복하기 위한 연구도 있었지만 극히 제한적 이었다. 본 연구에서는 그레이 영상의 테두리(캐니의 테두리 검출)에 기반한 간단하면서도 효과적인 임계화 기법을 제안하고 아홉 개의 테스트 영상에 대한 모의 실험을 수행하여 기존의 기법과의 성능 비교 검토를 통하여 제안된 기법의 효용성을 보인다.
목차
요약
Abstract
1. Introduction
2. 임계화 기법 및 캐니의 테두리 검출법
3. 테두리 기반 임계화
4. 모의실험 결과 및 고찰
5. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
A. McAndrew, A computational Introduction to Digital Image Processing, CRC Press, FL, 2016.
M. Sezgin and B. Sankur, “Survey over image thresholding techniques and quantitative performance evaluation,” Journal of Electronic Imaging, vol. 13, no. 1, pp. 146-165, 2004.
S. H. Kwon, “Gray Image Thresholding based on A New Image Quality Measure,” J. of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 29, pp. 274-279, 2019.
D. M. Tsai, “A fast thresholding selection procedure for multimodal and unimodal histograms,” Pattern Recognition Lett., vol. 16, pp. 653-666, 1995.
N. Otsu, “A threshold selection method from gray-level histogram,” IEEE Trans. Syst. Man Cybern. vol. 9, pp. 62-66, 1979.
M. Sezgin and B. Sankur, “Survey over image thresholding techniques and quantitative performance evaluation,” Journal of Electronic Imaging, vol. 13, no. 1, pp. 146-165, 2004.
S. H. Kwon, “Gray Image Thresholding based on A New Image Quality Measure,” J. of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 29, pp. 274-279, 2019.
D. M. Tsai, “A fast thresholding selection procedure for multimodal and unimodal histograms,” Pattern Recognition Lett., vol. 16, pp. 653-666, 1995.
N. Otsu, “A threshold selection method from gray-level histogram,” IEEE Trans. Syst. Man Cybern. vol. 9, pp. 62-66, 1979.
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