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문제 정의
- 이러한 질감 특징값들은 웅용분야가 많아서 그 표현 방법이나 다양한 방법으로의 접근이 요구되고 있다. 본 논문에서는 이러한 질감 특징 값들을 수치 데이터로 보는 하나의 방법 외에 시각화할 수 있는 방법으로서 의 영상화하는 기법에 대해 논하고자 한다. 먼저 2장에서는 질감 특징에 대한 의미와 GLCM을 구성하는 방법에 대해 설명하고 3장에서는 질감 특징의 영상화를 위한 방법을, 4장에서는 결과 영상들을 보이고, 5장에서 결론을 맺고자 한다.
- 질감 특징 영상은 영상의 픽셀 위치의 값의 정보를 co-occurrence matrix를 이용해 표현한 것이므로 픽셀 위치 간의 상관관계가 잘 드러나는 영상이라고 하겠다. 본 논문에서는 질감 특징 값으로 픽셀을 구성하여 스케일링한 영상과 전체 영상에 대한 질감 특징을 자동 임계치로 하여 지역 질감 특징값으로 영상화시킨 방법에 대해 실험하여 보았으며, 영상간의 연산에 대한 결과와 이진화 같은 영상 처리를 하였을 때의 결과 영상을 만들어 보았다. 질감 특징의 인자로 사용되는 co-occurrence matrix를 통계적인 분포 관계와 수학적인 벡터 관계를 잘 설명해주는 새로운 방법으로 구성한다면 보다 효율적인 분할이나 특징벡터를 이용한 최적의 정보를 추출할 수 있을 것이다.
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