http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
최영관(Young-Kwan Choi),서민형(Meen-Hyung Seo),박장춘(Chang-Chun Park) 한국정보과학회 1999 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.26 No.2Ⅱ
하위레벨 이미지프로세싱(Low-Level Image Processing)과 이미지인식과 해석을 주로하는 상위레벨 이미지프로세싱(High-Level Image Processing)의 접목은 현존하는 기술과 연구로서는 상대적으로 접목이 힘들며 아직까지도 많은 연구가 진행되고 있다. 후자에 더 가까운 접근을 위해서 본 논문에서는 특정 이미지를 인식하는 과정에서 모양-기반 객체(Shape-Based Object)와 기계학습(Machine Learning) 이론을 바탕으로 두 분야의 연관을 시도 하였다. 이미지 내의 객체에 대한 기하학적인 특징을 얻기 위해서 모양-기반의 특징값 추출방법을 제시하고 있으며, 보다 발전된 인식을 위해서 기계학습이론을 적용 시키고 있다.
이용환(Yong-Whan Lee),서민형(Meen-Hyung Seo),우상근(Sang-Keun Woo),박장춘(Jang-Chun Park) 한국정보과학회 1998 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.25 No.2Ⅱ
Impulsive noise appears as black and/or white spots in an image. It is usually caused by errors during the image acquisition or transmission through communication channels. This paper presents a study on the impulsive noise reduction filter of digital image. A much more effective method for removing impulse noise is weighted median filtering. But it loses some information by changing center value with no condition. We propose some new technique to change center value with some conditions In this paper, the performance of conditional weighted median filter is compared to the commonly used median filter, mean filter, max/min filter, and weighted median filter, A Quantitative comparison is performed on MSE (Mean Square Error), RMSE (Root Mean Square Error), and SNR (Signal to Noise Ratio). Proposed conditional weighted median filter can yield better performance than regular filters.