적응 퍼지 이진화

전왕수; 이상용

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자료유형: 학술저널

저자정보: 전왕수 (경남대학교) 이상용 (경남대학교)

저널정보: 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제26권 제6호

발행연도: 2016.12

수록면: 485 - 492 (8page)

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이진화는 컴퓨터 비전 분야에서 전경과 배경을 분리하는 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 적응 퍼지 이진화 방법을 제안한다. 이동 창 내의 화소의 밝기 값 분포에 따라 α-컷을 구하고, 이 값을 이용하여 이진화를 수행한다. α-컷을 구하기 위해 수행속도가 빠른 기존의 이진화 방법들을 이용한다. 기존 방법들로 구해진 임계치들을 퍼지 소속 함수들의 중심값으로 설정하고, 화소의 밝기값 분포를 이용하여 퍼지 소속 함수들의 구간을 결정한다. 결정된 퍼지 소속 함수들을 이용하여 α-컷의 조정율을 구하고, 각 화소의 소속도에 따라 이진화를 수행한다. 실험 결과는 제안한 방법이 기존의 방법들보다 전경과 배경이 효과적으로 분리될 수 있고, 전경의 손실이 적어지는 것을 보여준다.

#적응 퍼지 이진화 #퍼지소속함수 #적분영상 #영상처리 #임계치 #Adaptive Fuzzy Binarization #Fuzzy Membership Functions #Integral Image #Image Processing #Threshold

참고문헌 (12)

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[단행본] - Rafael C. Gonzalez / 2008 / Digital Image Processing / Prentice Hall

[학술지(정기간행물)] - N. Otsu / 1979 / A threshold selection method from gray-level histograms / IEEE Trans. Syst. Man Cybernet 9 : 62 ~ 66

[학술지(정기간행물)] - K. Y. Kim / 1999 / A Thresholding Method for Defference Image Using Fuzzy Inference / J. of the Korea Institute of Intelligent Systems Society 9 (3) : 352 ~ 359

[학술지(정기간행물)] - 김광백 / 2014 / 정보손실이 적은 ART2 기반 퍼지 이진화 방법 / 한국정보통신학회논문지 18 (6) : 1269 ~ 1274

[학술지(정기간행물)] - A. K. Wassim / 2016 / Accurate, Swift and Noiseless Image Binarization / Stat, Optim. Inf. Comput 4 : 42 ~ 56

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