임계값을 이용한 영상 분할은 대표적인 영상 분할 기법으로 Otsu의 임계값 결정법, Fuzzy 엔트로피를 이용한 H&W의 기법 및 Clustering을 이용한 Kwon의 기법 등 많은 방법이 있다. 대부분의 임계값 결정 기법은 영상에서 얻어진 빈도수 히스토그램의 분석을 통해서 임계값을 결정한다. 특히 Otsu의 임계값 결정 기법은 빈도수 히스토그램의 분산을 최대화하는 방법으로 임계값을 결정하는 빈도수 히스토그램에 기반한 대표적 기법이다. 하지만 영상 기술이 발전함에 따라서 하나의 임계값으로부터 영상을 이진화 하는 기법은 효용성이 떨어지고 있다. 따라서 다중의 임계값을 결정하는 효과적인 방법이 필요하다. 본 논문에서는 그레이 레벨간의 관계성을 파악하고 이러한 관계성으로부터 다중의 임계값을 결정하는 기법을 제안한다. 제안된 기법의 효용성은 모의실험에서 다중 임계값을 사용한 분할영상을 통해서 보인다.
본 논문은 실제 주행 도로영상에서 교통표지판을 검출하기 위하여 다중 색상 임계값 모델을 이용한 색상 분할 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 하나의 모델을 이용하는 기존의 색 분할 방법과 달리 다양한 조명 환경에서도 동작할 수 있는 다중 색상 모델을 사용한 방법이다. 모델 생성을 위해 각 조명 모델에 해당하는 학습용 데이터를 이용하여 모델의 임계값 범위를 추정한다. 이 과정에서 임계값의 범위는 상위 0.5%와 하위 0.5%를 제외한 픽셀 값 분포에서의 최대 및 최소값으로 결정한다. 제안한 방법을 이용하여 다양한 조명 상태에서의 교통표지판도 검출이 가능하다.
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 경우 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.
본 논문에서는 컨테이너 BIC-code 자동인식 시스템의 전 처리 과정으로서 다중 임계값을 이용한 BIC-code 영역 추출 방법을 제안한다. 기후요소, 빛, 카메라 위치, 컨테이너의 색과 같은 다양한 요인으로 인해 고정된 임계값을 사용할 수 없다. 따라서 각 영상에 대해 다양한 임계값으로 실험하여 컨테이너 BIC-code 인식에 가장 우수한 임계값을 결정하여 영상을 이진화한다. 다음으로, 가장 우수한 임계값으로 이진화 한 영상에 대하여 레이블링, 닫힘 연산을 통해 BIC-code의 가로, 세로 여부를 판단하게 된다. 또한 레이블링 된 각 영역을 판단하여 잡음을 제거하고, 개별 code를 분리한다. 제안된 방법에 대한 실험결과 성공적인 코드 영역 분리가 가능함을 확인할 수 있었다.
Boukharouba 등에 의해서 제안된 평면 곡선(Plane curve) 분석 기법은 히스토그램 누적분포함수에 기반한 마루-골(Peak-Valley) 탐색을 통한 임계값 결정 기법이다. 그러나 이 기법의 경우 평면 곡선을 구성하는 과정에서 외부 변수의 설정이 요구되며, 그에 따라서 구성된 평면 곡선의 형태가 달라지고 마루-골 검출에 영향 준다. 따라서 본 논문에서는 엔트로피에 기반하여 평면 곡선 구성을 구성하기 위한 최적의 변수값을 설정하며, 설정된 변수 값에 기반한 다중 임계값 결정기법을 제안한다. 다수 영상에 대한 모의실험과 기존 히스토그램 기반의 임계값 결정법과의 비교 및 검토를 통해 제안한 기법의 효용성을 보인다.
이미지로부터 중요 객체를 추출하는 것은 추적, 분할, 적응적 압축, 내용기반 검색과 같은 멀티미디어 처리에 있어서 매우 중요한 부분이며, 현재 이에 관한 많은 연구가 진행 되고 있다. 중요 객체 추출을 위한 방법으로 Saliency Map을 이용한 방법이 있다. 이 방법에서는 일반적으로 이진화된 Saliency Map을 이용하여 어떤 화소가 중요 객체 내부인가 아닌가를 표시한다. 따라서 이 방법은 이진화를 위한 임계값의 선택이 성능에 매우 중요한 영향을 끼친다. 기존 연구에서는 일반적으로 휴리스틱 방법을 이용하여 임계값을 결정하거나 매개변수로 임계값을 조정하는 방법이 사용되었다. 그러나 하나의 임계값 적용은 이미지 안의 다수의 객체가 포함되어 있는 경우 적합하지 않다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선할 수 있는 Otsu 임계값을 이용한 전역적인 최적 임계값을 사용하는 방법을 제안한다. 제안하는 Otsu 임계화 방법은 단일-계층에 적용할 수 있는 Otsu 방법과 이를 확장하여 다중-계층에도 적용할 수 있는 Otsu 방법이다. 제안한 방법을 기존의 Saliency Map 모델에 적용한 결과 성능이 개선되었음을 확인하였다.
본 논문에서는 셀프리 다중안테나 환경에서 네트워크 전체 사용자의 성능을 보장하기 위한 사용자 중심의 클러스터링 기법을 고려한다. 사용자 중심 클러스터링 기법에서 각 사용자는 자신과 연결된 AP(Access Point)들 사이의 대규모 페이딩(large-scale fading) 채널 정보를 이용해 페이딩 계수가 가장 큰 AP와 페이딩 계수의 상대적 크기가 임계값 이상의 값을 갖는 AP들로 클러스터를 구성한다. 사용자 중심으로 구성된 클러스터를 바탕으로 AP들은 분산적인 기법으로 빔형성과 전력할당을 설계하고 이를 이용해 사용자들의 데이터를 협력 전송한다. 시뮬레이션을 통해 주파수 효율 관점에서 사용자 중심 클러스터링의 성능을 검증하고 주어진 환경에서 최적의 성능을 나타내는 임계값을 찾는다.
본 논문에서는 에너지가 제한적인 무선 센서네트워크에서 MIMO 기반 협력통신을 가능하게 하는 훈련심볼의 오버헤드와 데이터 수집노드(DGN)의 속도의 임계값을 제안한다. 두개의 송수신 안테나가 있는 경우에 대하여 에너지 효율과 지연값에 대한 성능을 분석하였다. 센서로부터 데이터 수집노드까지 장거리 통신을 할 경우에 대하여 기존의 SISO 보다 에너지를 적게 소모하는 MIMO 기반 협력통신 무선 센서 네트워크의 속도와 훈련심볼의 오버헤드 임계값들을 구하였으며 이들의 상관관계도 분석하였다.
본 논문에서는 산업체 공장 환경에서 장비의 상태를 감시하기 위해 무선 다중 센서 모듈을 이용한 상황인지 시스템을 제안한다. 무선 다중 센서 모듈은 가속도, 압력, 온도, 가스의 센서를 이용해 센싱 값을 수집 및 통합하고, 이 센싱 정보를 RS코드를 이용해 부호화 한 후 서버로 전송한다. RS디코더는 서버에 수신된 데이터들을 원래의 데이터로 복원하고, 이때 무선 통신 과정에서 발생한 오류를 복구하게 된다. 복원된 정보를 기반으로 상황인지 알고리즘에서는 임계값을 설정하고, 이후 센서의 센싱 정보들과 임계값을 비교하여 센싱 정보가 임계값의 범위를 벗어나면 이벤트를 생성하고, 대기시간 T초 동안 다른 센서에 장애가 발생하면 상황에 맞는 3단계의 알람을 발생시킨다. 실험결과를 통해 이 시스템이 상태감시에 효과적임을 확인하였다.
임계값 결정은 변화유무만을 판단하는 무감독변화탐지에 있어 매우 중요한 과정으로 인식되고 있다. 본 논문은 향후 수요 증가가 기대되는 원격탐사 데이터 중 하나인 초분광영상을 이용한 새로운 무감독변화탐지 기법을 제안하고 있다. 다중시기의 화소간 유사도 측정을 통해 도출된 결과값을 일정 간격으로 평균하여 그래프를 생성하고, 최대거리 기법을 적용하여 변화유무 정보를 추출하기 위한 임계값을 결정하였다. 참조자료를 취득할 수 있는 두 가지 의사영상을 통해 기대최대화 기법, 교점방법, Otsu 기법과 결과를 비교하여 성능을 평가하였으며, 이를 토대로 다중시기의 Hyperion 영상에 각 기법을 적용하여 변화탐지 결과를 확인하였다. 제안기법은 기존의 임계값 결정 기법과 비슷하거나 높은 정확도를 보였으며, 간단하게 적용할 수 있는 장점이 있어 향후 초분광영상을 이용한 무감독변화탐지에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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