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권순학(Soon H. Kwon) 한국지능시스템학회 2020 한국지능시스템학회논문지 Vol.30 No.3
영상의 질을 평가하는 대표적인 측도로 엔트로피와 평균밝기오차 절대값 등이 있다. 일반적으로 엔트로피는 영상의 세세한 부분에 대한 표현 정확도를 나타내는 곳에 사용되고, 평균밝기오차 절대값은 전체 영상에 있어서 밝기 변화를 나타내는 데 주로 사용되고 있다. 이 이외에도 최근 Kwon은 엔트로피나 평균밝기오차 절대값이 임계화를 위한 측도로서는 의미가 있으나 절대적 기준이라는 보장은 없다고 지적하고 새로운 영상 질 측도를 제안하였다. 본 논문에서는 Kwon이 제안한 영상 질 측도가 갖는 문제점을 검토하고 이를 바탕으로 개선된 영상 질 지표를 제안하고 이를 그레이 영상의 이진화 과정에 적용한다. 끝으로, 9개의 시험 영상에 대하여 컴퓨터 모의실험을 수행하여 기존 기법, 즉 오츠 기법 및 Kwon의 영상 질 평가 측도와의 정량적 그리고 정성적 성능 비교 및 검토를 통하여 제안된 지표의 효용성을 보인다. As the most representative measures evaluating for the quality of images, there are entropy and absolute mean brightness error(AMBE), and etc. In general, entropy is used to measure the richness in details of the image and the AMBE mainly used for providing a change in the image global appearance. In addition to these, Kwon recently proposed a new image quality measure(IQM) on the basis of assumption that even though the entropy and AMBE are good indexes for thresholding of images but not absolute ones. In this paper, we propose an advanced image quality index(AIQI) based on Kwon’s IQM and apply it to binalization of gray images. Finally, the effectiveness of AIQI is demonstrated by quantitative and qualitative performance comparison with results obtained by the computer simulation on well-known nine test images with those of Otsu’s method and IQM-based method.
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엔트로피 및 평균밝기오차의 절대값에 기반한 임계값 결정
권순학(Soon H. Kwon) 한국지능시스템학회 2011 한국지능시스템학회논문지 Vol.21 No.3
영상의 세세한 부분에 대한 표현 정확도를 나타내는 엔트로피와 전체 영상에 있어서의 밝기의 변화를 나타내는 평균밝기 오차의 절대값은 영상의 질을 측정하기 위하여 일반적으로 사용되어지는 두 종류의 양적 측도이다. 본 논문에서는 이러한 엔트로피와 평균밝기오차의 절대값에 기반하여 주어진 영상을 이진화하는 영상 임계화 기법을 제안하고, 9개의 시험 영상에 대한 실험과 기존의 오츠 방법 및 엔트로피 기반의 임계값 결정법과의 비교 및 검토를 통해 제안된 기법의 효용성을 보인다. Entropy used for measuring the richness in details of the image and absolute mean brightness error(AMBE) providing a change in the image global appearance are two quantitative measures generally used for measuring quality of images. In this paper, we propose an entropy and AMBE-based thresholding method to binalize a given image. The effectiveness of the proposed method is demonstrated by thresholding experiments on nine test images and comparison with other conventional thresholding methods, that is, Otsu method and entropy-based method.
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Image Thresholding based on Edge Detection
Soon H. Kwon(권순학),Krishnamoorthy Sivakumar(크리쉬나무디 시바쿠마) 한국지능시스템학회 2013 한국지능시스템학회논문지 Vol.23 No.2
기존의 영상 이진화에 대한 알고리즘의 기본 아이디어는 영상이 회색 수준의 차이에 의하여 물체와 배경으로 구분된다는 가정에서 이루어지고 있다. 본 논문에서는 이러한 가정을 확장하여 영상은 물체와 배경뿐만 아니라 하나를 더 추가하여 그 테두리로 이루어진다고 가정하고 테두리 검출에 기반한 이진화 기법을 제안한다. 제안한 방법의 타당성을 보이기 위하여 6개의 잘 알려진 영상에 대하여 모의실험을 수행하고, 그 결과로부터 기존의 방법들과의 성능을 비교 검토한다. The basic idea of conventional thresholding is that an image consists of objects and their background where the gray levels of the objects are different from those of the background. In this paper, we extend it to one where an image consists of not only objects and the background but also their edges. Based on this extension, we propose an edge detection-based thresholding method. The effectiveness of the proposed method is demonstrated by experimental results tested on six well-known test images and compared with conventional methods.
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그레이 레벨의 분산을 이용한 엔트로피에 기반한 영상 임계화
권순학(Soon H. Kwon) 한국지능시스템학회 2011 한국지능시스템학회논문지 Vol.21 No.5
영상의 세세한 부분에 대한 표현 정확도를 나타내는 엔트로피는 일반적으로 영상이 가진 그레이 레벨의 도수, 즉, 히스토그램을 바탕으로 얻어지며, 영상의 이진화를 위한 지표로 널리 사용되어 왔다. 본 논문에서는 이러한 영상 이진화를 위한 엔트로피 계산에 있어서 히스토그램이 아닌 그레이 레벨의 분산을 이용한 엔트로피를 바탕으로 그레이 영상을 이진화하는 알고리즘을 제안하고, 9개의 시험 영상에 대한 실험과 기존의 영상 이진화 기법인 오츠 기법 및 히스토그램을 이용한 엔트로피 기반의 임계값 결정법과의 비교 및 검토를 통하여 제안된 기법의 효용성을 보인다. Entropy measuring the richness in details of the image is generally obtained by using the histogram of gray levels in an image, and has been widely used as an index for thresholding of the image. In this paper, we propose an entropy-based thresholding method, where the entropy is obtained not by the histogram but by the variance of the gray levels, to binalize a given image. The effectiveness of the proposed method is demonstrated by thresholding experiments on nine test images and comparison with conventional two thresholding methods, that is, Otsu method and entropy-based method using the histogram.
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권순학(Soon H. Kwon) 한국지능시스템학회 2019 한국지능시스템학회논문지 Vol.29 No.4
본 논문에서는 텐던과 풀리를 이용한 로봇 팔꿈치 관절 구동 메커니즘을 제시하고, 이에 대한 특성을 분석하고자 한다. 이러한 특성 분석을 위하여, 어깨 관절, 팔꿈치 관절 및 말단장치로 구성된 2 자유도 로봇 팔을 고려한다. 여기서, 팔꿈치 관절은 제안된 텐던과 풀리 메커니즘에 의해 구동된다. 이러한 경우, 어떤 부하를 안전하게 핸들링하기 위한 텐던의 장력을 확인하는 것이 중요한 과제가 된다. 따라서 다양한 부하를 다루는 정현적 팔꿈치 운동 시뮬레이션을 통하여, 주어진 팔꿈치 관절 운동을 위해 요구되는 텐던의 장력을 분석하고자 한다. 또한 이러한 팔꿈치 관절 운동에 의해 부가적으로 나타나는 어깨 관절 토오크 특성에 대하여 고찰한다. 결론적으로, 제안된 팔꿈치 구동 메커니즘이 의료용 팔이나 인간형 로봇 팔의 팔꿈치 구동 메커니즘을 설계하는데 있어서 유용하게 활용될 수 있음을 보인다. This paper proposes a robotic elbow joint drive mechanism using a tendon and a pulley and analyses its characteristics. To analyse the characteristics, we consider a 2-DOF robotic arm that has a shoulder joint, an elbow joint, and an endeffector. The elbow joint is especially driven by the proposed tendon and pulley mechanism. In this case, it is an important issue to identify the tension of the tendon to handle a load safely. Thus, through simulations considering a sinusoidal elbow motion with various loads, we analyse the tendon’s tension required for the given elbow motion. Also we discuss the accompanying torque characteristics exerted on the shoulder joint by the elbow joint motion. It is finally shown that the proposed elbow drive mechanism can be applied for effective design of an elbow drive mechanism in prosthetic or humanoid arms.
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권순학(Soon H. Kwon) 한국지능시스템학회 2020 한국지능시스템학회논문지 Vol.30 No.3
그레이 영상의 임계화를 위한 많은 연구가 진행되어 왔고 다양한 분야에서 이용되고 있다. 그 대표적 연구 결과가 오츠의 영상 임계화 기법인 것은 잘 알려진 사실이다. 그러나 오츠 기법을 포함한 대부분의 기법들은 영상이 갖고 있는 그레이 수준 분포, 즉 히스토그램에만 의존하기 때문에 다른 영상일지라도 그레이 수준 분포만 같으면 같은 임계값을 나타내는 문제가 있다. 이를 극복하기 위한 연구도 있었지만 극히 제한적 이었다. 본 연구에서는 그레이 영상의 테두리(캐니의 테두리 검출)에 기반한 간단하면서도 효과적인 임계화 기법을 제안하고 아홉 개의 테스트 영상에 대한 모의 실험을 수행하여 기존의 기법과의 성능 비교 검토를 통하여 제안된 기법의 효용성을 보인다. So many researches on thresholding of gray images have been presented and widely used in various fields. It is well known fact that the most representative one of them is the Otsu’s thresholding method. However, almost all methods including Otsu’s method have drawback that they choose the same thresholds for different images with the same histogram because they depend only on the distribution of gray levels, that is, histogram. There are a few researches to overcome the problem. In this paper, we propose a simple but effective thresholding method based on edge(Canny’s edge detection) of gray images and finally its effectiveness is demonstrated by performance comparison obtained by the computer simulation results on nine test images with those of Otsu’s method.
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