Abstract
Most of the conventional image thresholding methods are based on the histogram function of the gray values. In this paper, we present a simple but effective example showing that the histogram-based thresholding methods do not perform well. To overcome the difficulty, the authors propose a new gray level threshold selection method based on the distribution of gray levels in images. Finally, we provide simulation results showing the effectiveness of the proposed threshold selection method through several examples.
대부분의 영상 임계화 방법들은 그레이 레벨의 히스토그램 함수를 이용하여 임계값을 설정한다. 본 논문에서는 히스토그램을 이용하는 기존의 영상 임계화 방법들의 단점을 간단하면서 효율적으로 보여주는 예제를 제시한다. 이러한 기존의 임계화 방법들의 단점을 개선하기 위해 그레이 레벨의 분포를 기반으로 하는 새로운 그레이 레벨 임계값 설정방법을 제안한다. 마지막으로, 여러 가지 예제를 통해 제안된 임계값 설정 방법의 효율성을 보인다.