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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이금분 (조선대학교) 조범준 (조선대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제11권 제4호
발행연도
2008.4
수록면
462 - 470 (9page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2008

영상 향상을 위한 자동 임계점 선택 및 대비 강화 기법
이금분 ,  조범준 멀티미디어학회논문지 2008.04 학술저널

2007

저대비 영상을 위한 자동임계점 선택 및 퍼지영상향상 기법
이금분 ,  조범준 한국정보과학회 학술발표논문집 2007.06 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문은 저대비에 의한 영상 정보의 불확실성이 화소가 가지고 있는 명암도의 모호성과 애매성에 근거한다는 점에서 퍼지 변환 함수를 적용하여 영상 향상을 기하고자 한다. 명암도 분포가 한쪽으로 치우친 저대비 영상의 문제를 해결하고자 k-means 알고리즘을 사용하여 물체와 배경을 구분할 수 있는 자동 임계점을 찾고 이를 기준으로 영상의 밝은 부분과 어두운 부분의 대비 향상을 가져올 수 있도록 퍼지 변환 함수를 적용한다. 퍼지 변환 함수는 영상 향상을 위해 3단계-입력 영상을 퍼지 영역으로 변환시키는 퍼지화 단계와 대비를 향상시키는 대비 깅화 단계 그리고 퍼지 영역을 다시 영상 영역으로 변환시키는 비퍼지화 단계로 제시된다. 향상된 영상의 성능을 평가하고자 퍼지성 지수와 엔트로피 지수를 제시하여 이를 히스토그램 균등화 기법과 비교하고 실험결과로 성능의 우수함을 보여준다.
#Fuzzy Functions(퍼지 변환 함수) #Contrast Enhancement(영상 대비 향상) #Fuzzy Index(퍼지성 지수) #Entropy Index(엔트로피 지수)

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 저대비 영상 향상 기법
3. 실험 및 고찰
4. 결론
감사의 글
참고문헌

참고문헌 (6)

참고문헌 신청
1. [단행본] - R.C. Gonzalez / 2001 / Digital Image Processing, Second Edition / Addison-Wesley Publishing Group google schola 2. [단행본] - E. Gose / 1996 / Pattern Recognition and Image Analysis / Prentice Hall PTR google schola 3. [학술지(정기간행물)] - S.K. Pal / 1981 / Image Enhancement Using Smoothing with Fuzzy Sets / IEEE Trans. on Systems Man and Cybernetics 11 (7) : 494 ~ 501 google schola 4. [단행본] - H.R. Tizhoosh / 1988 / Fuzzy Image Enhancement / Physica-Verlag google schola 5. [학술지(정기간행물)] - T.K. De / 1998 / An Approach to A Generalized Technique For Image Contrast Enhancement Using The Concept of Fuzzy Set / Fuzzy Sets and Systems 25 (2) : 145 ~ 158 google schola

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