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NTIS 바로가기한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권 1호, 2011 Jan. 20, 2011년, pp.311 - 313
우영운 (동의대학교 멀티미디어공학과) , 윤상원 (동의대학교 멀티미디어공학과) , 변상현 (동의대학교 멀티미디어공학과) , 김광백 (신라대학교 컴퓨터정보공학부)
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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배경과 물체의 명도차이가 큰 경우에는 분할을 위해 양봉(bimadal) 히스토그램으로 표현하여 최적의 임계치를 찾기 위해 히스토그램 골짜기(valley)를 선택하는 것의 한계점은? | 배경과 물체의 명도차이가 큰 경우에는 분할을 위해 양봉(bimadal) 히스토그램으로 표현하여 최적의 임계치를 찾기 위해 히스토그램 골짜기(valley)를 선택하는 것만으로도 양호한 임계치 결과를 얻을 수 있다. 하지만 배경과 물체의 밝기 차이가 크지 않거나 밝기 분포가 양봉 특성이 보이지 않을 때는 히스토그램 분석만으로 적절한 임계치를 얻기 어렵다. 그리고 한 영상에서는 넓은 영역에 걸쳐 명암도 변화가 일어나고 다양한 유형의 물체가 있을 때 스케치 특징점의 유무를 판별하는 임계치의 결정에는 애매모호함이 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 영상에 대한 삼각형 타입의 소속함수를 적용하여 임계치를 동적으로 설정하고 영상을 이진화하는 알고리즘을 제안한다. | |
이진화 알고리즘은 임계치를 결정하기 위하여 무엇을 사용하여 분석하는가? | 대부문의 이진화 알고리즘은 임계치를 결정하기 위하여 히스토그램을 사용하여 밝기분포를 분석한다. 배경과 물체의 명도차이가 큰 경우에는 분할을 위해 양봉(bimadal) 히스토그램으로 표현하여 최적의 임계치를 찾기 위해 히스토그램 골짜기(valley)를 선택하는 것만으로도 양호한 임계치 결과를 얻을 수 있다. | |
이진 영상은 무엇인가? | 이진 영상(binary image)은 모양, 위치, 수 정보등 원 영상의 정보를 최대한 보전하면서 인식이나 분할에 적합하게 변화된 단순한 흑백이미지다. 영상의 이진화(image bizarization)처리는 영상 처리분야에서 문자이식, 영상분석 등과 같은 다양한 응용에서 배경과 물체를 구분하는 영상분할(segmentation)을 위한 일반적인 도구로 사용된다. |
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