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저자정보
노석범 (대전대학교) 안태천 (원광대학교) 백용선 (대덕대학) 김용수 (대전대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국지능시스템학회 2010년도 춘계학술대회 학술발표논문집 제20권 제1호
발행연도
2010.4
수록면
285 - 288 (4page)

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영상 분할 (Image Segmentation)은 패턴 인식, 환경 인식, 문서 분석과 같은 영상 처리 과정에서 가장 기본적인 단계이다. 영상 분할 방법들 중 Otsu의 영상의 정규화된 히스토그램의 분포 정보를 이용하여 클래스 간의 분산을 최대화 시키는 임계치 값을 결정하는 Automatic Threshold Selection이 가장 잘 알려진 방법이다. Otsu의 방법은 영상의 전 영역에 대한 히스토그램을 분석함으로써 영상의 부분적인 특성을 반영하여 임계치 값을 결정하기 어렵다. 본 논문에서는 이 어려움 해소하기 위하여 Context Fuzzy c-Means 알고리즘을 이용하여 영상을 여러 개의 부분 영역으로 나누고, 정의된 부 영역에 영상 분할 기법을 적용함으로써 부 영역들에 적합한 여러 개의 임계치 값을 계산함으로써 영상 분할 성능을 개선하고자 하였다.

목차

요약
1. 서론
2. Context Fuzzy c-Means 알고리즘
4. 퍼지 Otsu 임계화 알고리즘
5. 시뮬레이션 및 결과 고찰
6. 결론
참고문헌

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