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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Dibash Basukala (Chosun University) Goo-Rak Kwon (Chosun University)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제13권 제3호(JKIIT, Vol.13, No.3)
발행연도
2015.3
수록면
175 - 181 (7page)
DOI
10.14801/jkiit.2015.13.3.175

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Watershed 변환은 수학적 형태학 분야로부터 나온 인기 있는 세분화 방법이다. 쌀, 밀, 옥수수는 전통적인 watershed 알고리듬에 의해 과세분화되어진다. 그러므로 이 논문은 확장된 최대 변환을 위해 이중 레벨의 임계치를 순간 유지하는 임계치값의 자동 선택에 의해 향상된 watershed 세분화 알고리듬을 제안한다. 첫 번째로 변형된 거리 영상은 자동 선택된 임계치를 위해 이중 레벨의 임계치를 순간 유지하여 진행되어 진다. 선택된 임계치는 확장된 최대 변환을 위해 사용되고 watershed 변환은 마무리 된다. watershed 등선 라인은 원 이진영상으로 중첩되어진다. 실험적 결과는 이런 진행과정들은 더 크게 확장하여 과세분화된 문제점을 해결 하는 것을 보인다.

목차

Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
II. Segmentation Algorithm
III. Experimental Results and Discussion
IV. Conclusion
References

참고문헌 (15)

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