• 제목/요약/키워드: 임계레벨

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그레이 레벨의 분포에 기반한 임계값 결정법 (Threshold Selection Method Based on the Distribution of Gray Levels)

  • 권순학;손세호;배종일
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제13권6호
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    • pp.649-654
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    • 2003
  • 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.

그레이 레벨의 공간적 분포에 기반한 영상 이진화 기법 (Image Binarization Method Based on the Spatial Distribution of Gray Levels)

  • 서석태;권순학
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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    • pp.265-268
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    • 2005
  • 기존에 널리 사용되어 지고 있는 영상 이진화 기법은 영상에서의 그레이 레벨의 빈도수 히스토그램에 기반하여 임계값[2-7, 9-11]을 결정하여 왔다. 그리고 최근 히스토그램에 기반한 영상 이진화 기법의 단점을 보완하기 위해서 그레이 레벨 분포에 기반한 임계값 결정법[1]이 제시되었다. 본 논문에서는 그레이 레벨의 공간적 분포를 이용한 임계값 결정법을 제안함으로서 최근 제안된 그레이 레벨 분포에 기반한 임계값 결정법의 단점을 보완하고자 한다. 기존의 여러 가지 예제 영상을 통하여 제안된 임계71 결정법의 타당성을 보인다.

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그레이 레벨의 공간적 상관관계 기반 이진화 (Binarization Based on the Spatial Correlation of Gray Levles)

  • 서석태;손세호;이인근;정혜천;권순학
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제17권4호
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    • pp.466-471
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    • 2007
  • Otsu의 임계값 결정법을 포함한 기존의 임계값 결정 기법은 그레이 레벨 빈도수 히스토그램 정보를 이용하여 임계값을 결정한다. 그러나 빈도수 히스토그램은 입력 영상에서 그레이 레벨 빈도수 정보만을 재구성한 것이므로, 입력 영상의 그레이 레벨의 분포 및 그레이 레벨간의 관계성을 포함하지 않는다. 따라서 임계값 결정에 있어서 영상의 정보를 충분히 반영하지 못하여 때때로 부적절한 임계값을 제시한다. 본 논문에서는 빈도수 정보뿐만 아니라 그레이 레벨간의 상관관계함수를 정의하고, 정의된 상관관계함수를 이용하여 공간적 상관관계 정보 추출 및 추출된 정보로부터 임계값을 결정하는 기법을 제안한다. 제안된 기법의 타당성을 빈도수 히스토그램에 기반한 Otsu의 임계값 결정법과의 비교 실험을 통하여 보인다.

임계값과 변화량 및 웨이브렛 변환을 이용한 심전도 R파 검출 알고리즘의 개발 (Development of an R wave detecting Algorithm Using Threshold, Difference Method and Wavelet Transform)

  • 기선우;류점수;김영길
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 1998년도 추계종합학술대회
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    • pp.553-561
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    • 1998
  • 본 논문에서는 심전도를 분석함에 있어 임계값과 변화량 및 웨이브렛 변환을 이용하여 R파 검출 알고리즘을 설계하였다. 웨이브렛 함수를 이용하여 입력되는 심전도 데이터를 저주파 대역과 고주파 대역으로 각각 j=-9 레벨까지 분할하고, 분할의 j=-9 레벨에서의 저주파 신호인 A9를 제거함으로써 기저선 변동을 제거하였다. 기저선 변동이 제거된 신호에서 심전도 신호의 임계값에 의한 방법과 변화량의 임계값에 의한 방법 그리고 웨이브렛 변환 중 j=-1 레벨에서의 고주파 신호인 Dl의 임계값에 의한 방법을 사용하여 R파를 검출하였다. 알고리즘 검증을 위하여 CSE 데이터베이스와 MIT/BIH 데이터베이스의 일부를 사용하였다.

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레이더 신호 탐지를 위한 잡음제거 임계레벨 자동제어 기법 (Noise Cancelling Automatic Threshold Control Method for Radar Signal Detection)

  • 이치헌
    • 한국군사과학기술학회지
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    • 제16권2호
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    • pp.214-217
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    • 2013
  • In this paper, we proposed an automatic threshold control method for radar warning receiver. Considering the noise level of the environment, this technique can effectively adjust sensitivity level of radar warning receiver and can offer more accurate radar information for aircraft pilot in noisy circumstances.

MJBNM의 임계값 변조를 이용한 멀티토닝에서의 띠 결점 감소 방법 (Banding Artifacts Reduction Method in Multitoning Based on Threshold Modulation of MJBNM)

  • 박태용;이명영;손창환;하영호
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제43권2호
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    • pp.40-47
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    • 2006
  • 본 논문은 띠 결점을 줄이기 위해 MJBNM(Modified Jointly Blue Noise Mask)의 임계값 변조를 이용한 멀티토닝 방법을 제안한다. 멀티토닝에서 띠 결점은 출력레벨 근처에서 동일한 도트 분포를 가지기 때문에 부드러운 계조 영역에서의 불연속성과 인간 시각에 거슬리는 패턴을 만든다. 따라서 이러한 띠 결점을 줄이기 위해, 제안한 방법은 결점이 발생하는 출력레벨 근처에서 이웃 도트들을 도입함으로써 도트 분포를 재배열한다. 먼저 수학적인 설명으로 띠 결점의 원인을 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 채널간의 상관성과 색차를 고려한 MJBNM의 임계값 변조를 적용한다. 입력값에 따라 MJBNM의 최대, 최소 임계값이 각각 입력을 포함하는 이웃한 두 출력레벨보다 두 화소를 더 포함하도록 초기 임계값 범위를 선형적으로 조정한다. 이 입력이 띠 결점이 발생하는 출력레벨 근방에 위치할 경우, 출력은 도트 분포와 패턴을 결정하는 임계값 변조 인수에 따라 화소 대 화소의 비교로 이웃 출력레벨 중의 하나의 값으로 결정된다. 이 때 조정된 임계값이 두 출력레벨과 최대, 최소 임계값 사이에 존재하면 그 위치에 이웃 도트들을 찍어서 띠 결점을 줄이게 된다. 그렇지 않은 경우, 일반적인 멀티토닝 기법이 적용된다. 그 결과 제안한 방법이 효과적으로 출력레벨 근처에서의 띠 결점을 줄일 수 있었다. 결과 평가는 gray ramp 영상에서 명암도에 따른 HVS-WRMSE 비교와 color ramp 영상에서의 S-CIELAB 색차를 비교하였다.

가우시안형 유한 혼합 분포에 기반한 다중 임계값 결정법 (Multilevel Threshold Selection Method Based on Gaussian-Type Finite Mixture Distributions)

  • 서석태;이인근;정혜천;권순학
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제17권6호
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    • pp.725-730
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    • 2007
  • 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.

Neural Network을 이용한 동영상 장면전환 검출

  • 조승현;장동식
    • 한국경영과학회:학술대회논문집
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    • 대한산업공학회/한국경영과학회 2000년도 춘계공동학술대회 논문집
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    • pp.554-557
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    • 2000
  • 이 논문은 MPEG 비디오 스트림에서 급격하거나 점진적인 장면전환을 검출하는 효과적인 방법을 제안하고 있다. 이 방법에서는 MPEG 압축 영역에서 DC계수를 통해 DC 영상을 복원한 다음 이전 영상과의 그레이레벨 값과의 차이를 구하여 평균값을 가지고 있고 현재 프레임의 그레이 레벨값과 비교하여 임계값이상의 차이가 나면 장면전환이 이루어졌다는 것을 검출하는 알고리즘이다. 을 이용하여 임계값을 구하여 실시간으로 적용함으로 높은 적중률을 가질 수 있게 된다. DC계수는 MPEG에서 가장 많은 정보를 포함하고 있으므로 속도 상승을 위해 AC계수의 값을 계산하지 않는다. 실험결과 고정 임계값을 적용한 다른 방법보다 높은 적중률을 나타났다.

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이산 웨이블릿 변환(DWT)의 디노이징 최적 성능을 위한 다해상도 분석의 레벨 선택 연구 (Level Selection of the Multi-Resolution Analysis(MRA) for Optimum Denoising Performance of the Discrete Wavelet Transform(DWT))

  • 황주영;김종훈
    • 전력전자학회:학술대회논문집
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    • 전력전자학회 2015년도 전력전자학술대회 논문집
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    • pp.465-466
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    • 2015
  • 배터리 관리시스템(BMS;battery management system)의 중요 고려요소인 SOC(state-of-charge) 및 SOH(state-of-health)의 전기적 등가회로 모델 기반 고성능 추정의 전제 조건은 배터리 단자전압의 안정된 실험데이터 확보이다. 그러나, 예상치 않은 에러로 인해 배터리 단자전압에 노이즈 성분이 포함될 경우 SOC 및 SOH 추정알고리즘의 성능저하가 우려된다. 이를 위해, 본 논문은 이산 웨이블릿 변환(DWT;discrete wavelet transform)의 다해상도 분석(MRA;multi resolution analysis) 레벨에 따른 디노이징 최적 성능을 소개하고자 한다. 하드 임계화(hard-thresholding) 및 소프트 임계화(soft-thresholding) 기법에 따른 디노이징 성능 차이를 보이고, 각 임계화 기법 적용 시 디노이징 최적 성능을 보이는 레벨을 선택한다.

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신경망과 비젼 시스템을 이용한 영상의 이진화에서 동적 임계값 설정 (Dynamic Threshold Value Decision in Image Binarization using Neural Network and Vi sion System)

  • 김영탁;문희근;김수정;김관형;탁한호;이상배
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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    • pp.313-316
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    • 2002
  • 이동 물체의 이동 거리 추적이나 대상 물체의 인식과 판별 물체의 특징 추출과 같은 응용분야에서 컴퓨터(Computer)와 비젼시스템(vision system)을 이용한 영상 데이터 처리 분야에 대한 이용률이 증가하면서, 그에 따른 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 CCD 카메라(Charge-Couple Device Camera)로부터 입력된 그레이 레벨(Gray Level)의 영상을 입력받아 처리과정을 거쳐 위치정보를 전송하는 과정에서 정확한 정보를 얻기 위한 전처리 과정 방법을 제안하고, 실제 시스템에 적용한 결과를 제시한다. 여기서 영상의 전처리 과정 중 입력 영상에서 불필요한 부분을 제거하거나, 배경과 대상물의 분리, 내포된 잡음을 없애기 위하여 흔히 이진화 방법을 많이 사용한다 특히 이진화 과정에서 그레이 레벨의 입력영상에서 히스토그램(histogram) 정보를 이용하여 영상의 이진화시의 임계값을 찾는 것은 아주 중요한 요인이다 따라서 본 논문에서는 신경회로망을 이용하여 실시간으로 CCD 카메라를 통하여 입력되는 그레이 레벨의 입력 영상에 대하여 동적으로 적당한 임계값을 .찾는 방법을 제안하고자한다. 또한 제안한 신경회로망을 이용한 임계값 추출 알고리즘(algorithms)을 구현한 시스템(system)에 적용하여 일반적인 방법과 비교 검토하고 응용 가능성을 확인한다.