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NTIS 바로가기한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.23 no.5, 2019년, pp.540 - 546
이호창 (Research Institute Computers, Information and Communication, Pusan National University)
This study suggests a binarization method that minimizes information loss for night illumination images. The object of the night illumination image is an image which is not focused due to the influence of illumination and is not identifiable. Also, the image has a brightness area in only a part of t...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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퍼지 이진화 방법이란 무엇인가? | 평균, 모드, 오쯔 등과 같은 전역 이진화는 명도 히스토그램을 분석하여 임계치를 구하는 방법[1-2]이며 적응적 이진화 방법은 영상을 분할하여 각 블록 단위로 이진화를 하는 방법이다[3-4]. 또한 퍼지 이진화 방법은 삼각형, 사다리꼴 등과 같은 모양의 형태를 퍼지 논리에 적용하여 두 개의 임계치를 생성하여 구하는 방법[4-7]이다. 또한 위의 방법을 혼합한 혼합형 방법[8-10] 등이 있다. | |
전역적인 방법의 단점은 무엇인가? | 각 방법에 대한 장단점을 살펴보면, 전역적인 방법은 하나의 임계치를 설정하기 때문에 부분적인 영상의 세밀함이 떨어진다. 또한 적응적 이진화는 부분적인 세밀 함은 뛰어나지만 전체 영상에서 부조화를 이룬다. | |
제안 방법에서의 분할 방법의 원칙을 적용하였을 때 장점은? | 그이유는 영상 분할 과장에서 경계선의 위치가 단계 진행 과정에서 항상 다른 위치를 설정하기 위함이다. 이러한 분할경계의 위치를 이동함으로써 적응이진화의 단점인 경계선이 뚜렷하게 표시되는 현상을 방지할 수가 있으며 더불어 자연스러운 전체 영상을 표현할 수가 있어 객체의 연결성을 보장할 수가 있다. 따라서 객체의 전체윤곽이 파악되어 객체의 인식에 도움이 될 수 있다. |
N. Otsu, "A threshold selection method from grey-level histogram," IEEE Trans. SMC, vol. 9, no. 1, pp. 62-66, 1979.
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H. C. Lee, K. B. Kim, H. J. Park, and E. Y. Cha, "An Improved Adaptive Binarization Algorithm Based on Fuzzy Logic," International Journal of Saftware Engineering and lts Applications, vol. 10, no. 10, pp. 1-8, 2016.
K. B. Kim, "Fuzzy Stretching Method of Color Image," Journal of the Korea Society of Computer and Information, vol. 18, no. 5, May. 2013.
Dong Jo Kim, P. Lakshmi Manjusha, "Building Detection in High Resolution Remotely Sensed Images based on Automatic Histogram-Based Fuzzy C-Means Algorithm," Asia-pacific Journal of Convergent Research Interchange, HSST, ISSN : 2508-9080, vol.3, no.1, Mar (2017), pp. 57-62, http://dx.doi.org/10.21742/APJCRI.2017.03.05.
H. C. Lee, "A Method of Binarization with Less Information Loss using Merge and Conquer Approach and Fuzzy," International Information Institute, vol. 20, no. 8(A), pp. 5595-5600, 2017.
H. C. Lee, "Fuzzy Logic-based Binarization : A Divide and Conquer Approach," International Information Institute, vol. 21, no. 2, pp. 687-694, 2018. 2.
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오픈액세스 학술지에 출판된 논문
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