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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
유석원 (서경대학교 컴퓨터과학과)
저널정보
(사)국제문화기술진흥원 문화기술의 융합 문화기술의 융합 제4권 제3호
발행연도
2018.1
수록면
241 - 246 (6page)

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영상 기기의 기계적인 문제로 인해 실험 데이터에 발생한 잡음으로 인한 인식 오류를 최소화하기 위해서 영상복원 과정을 거친다. 영상 복원 방법은 실험 데이터를 구성하는 각각의 픽셀에 대해 Direct Neighbor와 Indirect Neighbor의 개수와 위치를 조사해서 잡음을 해결한다. 결과적으로, 영상 복원 과정을 통해 실험 데이터에 발생한 잡음을 최대한 제거하고, 영역 단위로 학습 데이터와 실험 데이터의 차이를 계산해서 잡음에 의한 인식 오류 가능성을 낮춤으로써 만족할만한 인식 결과를 얻을 수 있다.
#지역 경계 #방향성 확장 #영상 복원 #잡음 제거 #영상 처리 #글자 인식 #영역 확장 #누적 #영상 분석 #특징 추출

목차

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참고문헌 (8)

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J. Parker / 2010 / Algorithms for Image Processing and Computer Vision / Wiley :137~175 google schola C. Chen / 1993 / Handbook of Pattern Recognition and Computer Vision / World Scientific :61~84 google schola T. Adali / 2010 / Adaptive Signal Processing / John Wiley & Sons :40~58 google schola E. Hall / 1979 / Computer Image Processing and Recognition / Academic Press :76~153 google schola F. Shih / 2009 / Image Processing and Mathematical Morphology / CRC Press :25~35 google schola

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