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퍼지 기법을 이용한 이진화 알고리즘
A Binarization Algorithm Using Fuzzy Method 원문보기

한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권 1호, 2011 Jan. 20, 2011년, pp.311 - 313  

우영운 (동의대학교 멀티미디어공학과) ,  윤상원 (동의대학교 멀티미디어공학과) ,  변상현 (동의대학교 멀티미디어공학과) ,  김광백 (신라대학교 컴퓨터정보공학부)

초록
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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. 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. 제안된 퍼지 이진화 알고리즘은 원 영상을 특정 크기의 윈도우로 나누어서 윈도우의 소속 함수에 대한 소속도를 구하여 영상을 이진화한다. 다양한 영상에 적용한 결과, 기존의 이진화 기법보다 제안된 퍼지 이진화 알고리즘이 효율적인 것을 알 수 있었다.

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 또한각 픽셀이 가지는 명암값은 퍼지 단함수(fuzzy singleton)[4]로 볼수 있으며, 임계치 결정을 위한 처리 과정 또한 부정확성과 불확실성이 존재한다[4]. 따라서 본 논문에서는 영상을 특정 크기의 윈도우로 나누어서 그 윈도우들의 평균 밝기 가중치 평균을 구하여서 임계치를 동적으로 설정하고 영상을 이진화하는 알고리즘을 제안한다.
  • 본 논문에서는 영상에 대한 삼각형 타입의 소속함수를 적용하여 임계치를 동적으로 설정하고 영상을 이진화하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 퍼지 이진화 알고리즘은 원 영상을 특정 크기의 윈도우로 나누어서 윈도우의 소속 함수에 대한 소속도를 구하여 영상을 이진화한다.
  • 본 논문에서는 영상의 이진화 방법으로 퍼지의 소속함수를 이용하여 영상을 이진화 하는 알고리즘을 제안한다.

가설 설정

  • 또한 구간[XL XH]가 퍼지 집합 A의 가능 구간(support)이라고 가정한다. 이때 XM과 [XL XH]는 영상의 크기나 특징에 따라 결정된다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
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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