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문제 정의
- [2][3][4] 본 연구에서는 구름이나 야간 상황 등 다양한 노이즈를 가진 SAR 이미지처리 기법을 참조하였다.[4][5][6] 그리고 다양한 환자들의 다양한 병적 상태의 이미지들에 효과적으로 적용되는 방법들을 살펴 탁본 문자인식에 적용하여[7] 그 효과를 히스토그램과 이미지 엔트로피를 이용하여 측정하고자 하였다. 탁본은 먹물을 이용하므로 탁본된 음각 이미지는 흰색으로 나머지는 모두 검은색으로 나타나는 것이 이상적이지만 탁본과정과 그를 이미지화하는 과정에 다양한 잡음효과가 작용하게 된다.
- 엔트로피는 확률 변수에 대해 확률이 균등하게 분배되어 있을수록 큰 값을 가지게 된다. 본 논문에서는 이런 엔트로피의 성질을 모델과 이미지의 정합 정도에 대한 측정에 이용하고자 새롭게 엔트로피 측도라는 개념을 정의하였다.
- 다양하고 심각한 훼손 상태에 있는 탁본 이미지들은 다양한 형태의 심각한 노이즈를 가지고 있어 전통적이고 일반적인 이미지 향상이나 복원 기법들을 적용하기에 적절하지가 않다. 본 연구에서는 구름이나 야간 상황 등 다양한 노이즈를 가진 SAR 이미지 처리 기법과 다양한 환자들의 다양한 병적 상태의 이미지들에 효과적으로 적용되는 방법들을 살펴 탁본 문자인식에 적용하고 그 효과를 히스토그램과 이미지 엔트로피를 이용하여 그 효과를 확인하였다.
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