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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      KCI등재

      텐서 보팅에 기반한 영상처리 및 응용 = Image Processing based on Tensor Voting and its Applications

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      https://www.riss.kr/link?id=A101665381

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      In this paper, the characteristics of tensor voting, which are used extensively in image processing and computer vision, have been surveyed. In general, tensor voting can infer the structural features like junctions, curves, regions and surfaces from n-dimensional data given as points, curve elements or surface patch elements. Currently various perceptual grouping methods based on such structural inference are studied and are used for diverse applications on images or scenes. Tensor voting provides robustness to noises and demonstrates itself efficient in many applications.
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      In this paper, the characteristics of tensor voting, which are used extensively in image processing and computer vision, have been surveyed. In general, tensor voting can infer the structural features like junctions, curves, regions and surfaces from ...

      In this paper, the characteristics of tensor voting, which are used extensively in image processing and computer vision, have been surveyed. In general, tensor voting can infer the structural features like junctions, curves, regions and surfaces from n-dimensional data given as points, curve elements or surface patch elements. Currently various perceptual grouping methods based on such structural inference are studied and are used for diverse applications on images or scenes. Tensor voting provides robustness to noises and demonstrates itself efficient in many applications.

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