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문제 정의
- 영상의 영역을 설정하였다. 결과적으로, 본 연구에서는 주어진 컬러 CCD 치아 영상에서의 치아 영역과 잇몸 영역을 자동적으로 분리하는 것을 목적으로 하고 있으며, 이를 위해서 Red(R), Green(G), Blue(B) 컬러 정보 분포와 연관되어서 유도된 특징 값들을 활용하여 치아 영역을 자동적으로 분할하고자 하였다.
- 어렵다. 이에 따라서, 본 연구에서는 치아 CCD 컬러 영 상의 RGB 색 분포에 따른 다중 임 계치 (multi level threshold value) 설정을 통하여 치아 영역 후보들을 도출하고 또한 RGB 히스토그램 분포도에 따른 최대 특성 값들의 변화도를 검출하여 치아 영역을 분할한 다음에 최종적으로모폴로지(morphology) 영상 기법과 경계선(edge) 검출 기법을 적용하여 주어진 치아 영상에서의 치아 영역 부분과 그유곽선을 자동적으로 인식하고자 하였다.
가설 설정
- 29)이다. 두 관심영역에서의 R 평균값은 서로 유사하기 때문에 R의 밝기 값만 가지고는 치아와 잇몸을 분할할 수 없지만 그러나 두 관심영역에서의 R 평균값은 약 140정도이므로 140 이하의 영역은 치아와 잇몸 부분에 해당되지 않는다고 가정할 수 있다. 이 와는 대조적으로 G와 B의 경우는 치아에서의 관심 영역에서 평균값이 다소 다르며 특히 잇몸 영 역은 치아 영역의 R 밝기 값과 비슷하지만 G와 B의 값이 상대적으로 작기 때문에 붉은 색으로 표현된다.
- 분포가 지배적인 구간에 포함되어 있다. 따라서 양쪽의 최대극점들 사이에 존재하는 최소극점은 특정 컬러 영역 값들의 분포도가 증가하거나 감소하는 구간의 교차점이라는 사실로 가정할 수 있다. 그림 7의 경우, 첫 번째의 최소극점은 R 히스토그램이 증가하는 구간과 G 히스토그램이 감소하는 구간의 교차점으로 인해 발생되는데, 결국 이 극점에 해당되는 G의 밝기 값을 2차 임계치로 설정하였다.
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