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      가우시안형 유한 혼합 분포에 기반한 다중 임계값 결정법

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      https://www.riss.kr/link?id=A76129804

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      국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

      Otsu의 임계값 결정법, Huang와 Wang의 임계값 결정법 등을 포함한 그레이 레벨 히스토그램에 기반한 임계값 결정법은 영상처리 분야에서 널리 사용되어져 왔다. 이들 기법들은 그 효용성이 뛰어남에도 불구하고 하나의 임계값이 아닌 다중 임계값을 추출하는 정우 많은 연산 시간이 소요되는 단점을 가지고 있다. 즉, 임계값의 개수가 늘어남에 따라 연산 복잡도 역시 기하급수적으로 증가하게 된다. 본 논문에서는 가우시안 함수를 이용하여 그레이 레벨간의 상관관계를 측정하고, 가우시안 분포함수와 그레이 레벨의 히스토그램을 결합한 가우시안형 유한 혼합 분포를 이용하여 연산 복잡도가 단순하며 효용성 있는 임계값 결정법을 제안한다. 다수의 영상에 제안한 기법을 적용한 모의실험을 통하여 효용성을 확인하고, Otsu의 임계값 결정법과 제안한 기법의 연산 복잡도 비교를 통해서 제안한 임계값 결정법의 효율성을 보인다.
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      Otsu의 임계값 결정법, Huang와 Wang의 임계값 결정법 등을 포함한 그레이 레벨 히스토그램에 기반한 임계값 결정법은 영상처리 분야에서 널리 사용되어져 왔다. 이들 기법들은 그 효용성이 뛰...

      Otsu의 임계값 결정법, Huang와 Wang의 임계값 결정법 등을 포함한 그레이 레벨 히스토그램에 기반한 임계값 결정법은 영상처리 분야에서 널리 사용되어져 왔다. 이들 기법들은 그 효용성이 뛰어남에도 불구하고 하나의 임계값이 아닌 다중 임계값을 추출하는 정우 많은 연산 시간이 소요되는 단점을 가지고 있다. 즉, 임계값의 개수가 늘어남에 따라 연산 복잡도 역시 기하급수적으로 증가하게 된다. 본 논문에서는 가우시안 함수를 이용하여 그레이 레벨간의 상관관계를 측정하고, 가우시안 분포함수와 그레이 레벨의 히스토그램을 결합한 가우시안형 유한 혼합 분포를 이용하여 연산 복잡도가 단순하며 효용성 있는 임계값 결정법을 제안한다. 다수의 영상에 제안한 기법을 적용한 모의실험을 통하여 효용성을 확인하고, Otsu의 임계값 결정법과 제안한 기법의 연산 복잡도 비교를 통해서 제안한 임계값 결정법의 효율성을 보인다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

      Gray-level histogram-based threshold selection methods such as Otsu's method, Huang and Wang's method, and etc. have been widely used for the threshold selection in image processing. They are simple and effective, but take too much time to determine the optimal multilevel threshold values as the number of thresholds are increased. In this paper, we measure correlation between gray-levels by using the Gaussian function and define a Gaussian-type finite mixture distribution which is combination of the Gaussian distribution function with the gray-level histogram, and propose a fast and effective threshold selection method using it. We show the effectiveness of the proposed through experimental results applied it to three images and the efficiency through comparison of the computational complexity of the proposed wi th that of Otsu's method.
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      Gray-level histogram-based threshold selection methods such as Otsu's method, Huang and Wang's method, and etc. have been widely used for the threshold selection in image processing. They are simple and effective, but take too much time to determine t...

      Gray-level histogram-based threshold selection methods such as Otsu's method, Huang and Wang's method, and etc. have been widely used for the threshold selection in image processing. They are simple and effective, but take too much time to determine the optimal multilevel threshold values as the number of thresholds are increased. In this paper, we measure correlation between gray-levels by using the Gaussian function and define a Gaussian-type finite mixture distribution which is combination of the Gaussian distribution function with the gray-level histogram, and propose a fast and effective threshold selection method using it. We show the effectiveness of the proposed through experimental results applied it to three images and the efficiency through comparison of the computational complexity of the proposed wi th that of Otsu's method.

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      목차 (Table of Contents)

      • 요약
      • Abstract
      • 1. 서론
      • 2. Otsu의 임계값 결정법
      • 3. 가우시안 분포 기반 다중 임계값 결정법
      • 요약
      • Abstract
      • 1. 서론
      • 2. Otsu의 임계값 결정법
      • 3. 가우시안 분포 기반 다중 임계값 결정법
      • 4. 모의실험 결과 및 고찰
      • 5. 결론
      • 참고문헌
      • 저자소개
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      참고문헌 (Reference)

      1 권순학, "그레이 레벨의 분포에 기반한 임계값 결정법" 13 (13): 649-654, 2003

      2 Otsu, "“A threshold selection method from gray-level histograms ” IEEE Transaction on System" 62-66, 1979

      3 Soon. H. Kwon, "Threshold selection based on cluster analysis" 25 (25): 1045-1050, 2004

      4 L. K. Huang, "Image Thresholding by Minimizing the Measures of Fuzziness" 28 (28): 41-51, 1995

      5 Z. Chi, "Fuzzy Algorithms: With Applications to image Processing and Pattern Recognition" World Scientific 1996

      6 L. Cao, "Fast automatic multilevel thresholding method" 36 (36): 868-870, 2002

      7 R. C. Gonzalez, "Digital Image Processing" Prentice Hall 2002

      8 Ping-Sung Liao, "A fast algorithm for multilevel thresholding" 17 : 713-7227, 2001

      1 권순학, "그레이 레벨의 분포에 기반한 임계값 결정법" 13 (13): 649-654, 2003

      2 Otsu, "“A threshold selection method from gray-level histograms ” IEEE Transaction on System" 62-66, 1979

      3 Soon. H. Kwon, "Threshold selection based on cluster analysis" 25 (25): 1045-1050, 2004

      4 L. K. Huang, "Image Thresholding by Minimizing the Measures of Fuzziness" 28 (28): 41-51, 1995

      5 Z. Chi, "Fuzzy Algorithms: With Applications to image Processing and Pattern Recognition" World Scientific 1996

      6 L. Cao, "Fast automatic multilevel thresholding method" 36 (36): 868-870, 2002

      7 R. C. Gonzalez, "Digital Image Processing" Prentice Hall 2002

      8 Ping-Sung Liao, "A fast algorithm for multilevel thresholding" 17 : 713-7227, 2001

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      2020-01-01 평가 등재학술지 선정 (재인증) KCI등재
      2019-12-01 평가 등재후보로 하락 (계속평가) KCI등재후보
      2016-01-01 평가 등재학술지 선정 (계속평가) KCI등재
      2015-12-01 평가 등재후보로 하락 (기타) KCI등재후보
      2011-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2009-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2008-02-20 학술지명변경 한글명 : 한국퍼지및지능시스템학회 논문지 -> 한국지능시스템학회 논문지
      외국어명 : 미등록 -> Journal of Korean Institute of Intelligent Systems
      KCI등재
      2008-02-18 학회명변경 한글명 : 한국퍼지및지능시스템학회 -> 한국지능시스템학회
      영문명 : Korea Fuzzy Logic And Intelligent Systems Society -> Korean Institute of Intelligent Systems
      KCI등재
      2007-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2005-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2002-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      1999-07-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.62 0.62 0.63
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.56 0.49 0.866 0.2
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