In this paper, we present a new automatic thresholding algorithm based on maximum entropy of two-dimensional pixel histogram. While most of the previous algorithms select thresholds depending only on the histogram of gray level itself in the image, the presented algorithm considers 2D relational histogram of gray levels of two adjacent pixels in the image. Thus, the new algorithm tends to leave salient edge features on the image after thresholding. The experimental results show the good performance of the presented algorithm.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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v.9
no.2
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pp.327-331
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2005
In this paper, Another way to measure the visibility of image is presented, and this way is different with existing way which is measured by filtering such as High pass, Low pass. Dynamic range, Gray level and Condition Curve Graph is used among much information of histogram, and the output is limited by log scale. As a result, I can confirm that the output is reasonable. With this output, I present that the possibility of another way to measure the visibility of image is existing.
Seo, Suk-T.;Son, Seo-H.;Lee, In-K.;Jeong, Hye-C.;Kwon, Soon-H.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.4
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pp.466-471
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2007
Conventional thresholding methods including Otsu's thresholding method are based on the gray levels frequency histogram. But the gray levels frequency histogram is obtained by recomposing only frequency information from an input image, where frequency histogram dose not contain any other informations such as the distribution of gray levels and relation between gray levels. Therefore the methods using the gray levels frequency histogram occasionally present inappropriate threshold values because it cannot reflect informations of the given image sufficiently. In this paper, we define a correlation function of gray levels and propose a novel thresholding method using the gray levels frequency histogram and the spatial correlation information. The effectiveness of the proposed method will be shown through comparison with Otsu's thresholding method.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.13
no.6
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pp.649-654
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2003
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.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.16
no.5
s.98
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pp.48-57
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1999
Applications of thresholding technique are based on the assumption that object and background pixels in a digital image can be distinguished by their gray level values. For the segmentation of more complex images, it is necessary to resort to multiple threshold selection techniques. This paper describes a new method for multiple threshold selection of gray level images which are not clearly distinguishable from the background. The proposed method consists of three main stages. In the first stage, a probability distribution function for a gray level histogram of an image is derived. Cluster points are defined according to the probability distribution function. In the second stage, fuzzy partition matrix of the probability distribution function is generated through the fuzzy clustering process. Finally, elements of the fuzzy partition matrix are classified as clusters according to gray level values by using max-membership method. Boundary values of classified clusters are selected as multiple threshold. In order to verify the performance of the developed algorithm, automatic inspection process of ball grid array is presented.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.3
no.6
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pp.358-365
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2014
This paper proposes a method that reduces the flickering effect caused by A-GLG (Adaptive Gray-Level Grouping) during video contrast enhancement. Of the GLG series, A-GLG shows the best contrast enhancement performance. The GLG series is based on histogram grouping. Histogram grouping is calculated differently between the continuous frames with a similar histogram and causes a subtle change in the transformation function. This is the reason for flickering effect when the video contrast is enhanced by A-GLG. To reduce the flickering effect caused by A-GLG, the proposed method calculates a modified transformation function. The modified transformation function is calculated using a previous and current transformation function applied with a weight separately. The proposed method was compared with A-GLG for flickering effect reduction and video contrast enhancement. Through the experimental results, the proposed method showed not only a reduced flickering effect, but also video contrast enhancement.
This study was carried out to show at the fractal analysis complements the practical disadvantage of gray level histogram which is designed to measure the quantitative classification of echo patterns in ultrasonographic image of parenchymal organs such as spleen and kidney and it is a practical method of measurement for quantitative classification. By using ultrasonographs, kidney and spleen of 21 healthy Beagles were fixed under different gain settings to be scanned for echo patterns and results were analyzed with body gray level histogram and fractal analysis. Then it was compared based on the statistical data obtained. Although there was a proportionate increase in histogram along with gain settings, there were consistencies in the fractal dimension. In terms of quantitative analysis in ultrasonographic images, fractal analysis is concluded to complement the practical disadvantage of gray level histogram.
The present study was done with two aims. First, to evaluate the radiographic measurements of liver volumes in normal and hepatomegaly dogs induced by carbon tetrachloride. Second, to investigate quantitative tissue echo pattern by ultrasonography. Gray level histogram of the normal liver and the kidney were estimated with carbon tetra-chloride intoxication. In normal, r-square for liver volume to body weight was 0.93372, and this showed direct linear regression. Gray level histograms of the normal liver and the kidney were $19.150{\pm}2.490$(mean${\pm}$SD) and $13.175{\pm}2.686$(mean${\pm}$SD) respectively(p < 0.01). Liver parenchymal echogenicity was more hyperechogenic than kidney cortex echogenicity. Liver/Kidney ratio was $1.504{\pm}0.313$ and it can be used relative comparison of liver and kidney parenchymal echogenicity. In carbon-tetrachloride($CCl_4$) intoxication, changes of liver volume appeared to increase up to 24 hours after administration (p < 0.05), and decreased gradually to normal level after 2~5 days. Gray level histogram of liver parenchyma decreased up to 24hours (p < 0.01) after intoxication and then gradually increased to normal level. But that of kidney cortex had no significant change. Liver/Kidney ratio also decreased by 2 days(p < 0.01) and then gradually increased to normal level. On histopathologic features of hepatic tissues in carbon tetrachloride intoxication, both coagulative necrosis of hepatic cell and hemorrhage of centrilobular & midzonal area were identified. Conclusively, plain radiography is a useful diagnostic method for evaluating liver volume in mild hepatomegaly. Especially, it is considered that an adequate numerical processing of the liver length, depth and thoracic width and depth measurement would be helpful. Using gray level histogram, ultrasonographic evaluation was useful objective methods in early diagnosis of diffuse hepatic disease.
In this paper, a new analytic approach for shape preserving contrast enhancement is presented. Contrast enhancement is achieved by means of segmental histogram stretching modification which preserves the given image shape, not distorting the original shape. After global stretching, the image is partitioned into several level-sets according to threshold condition. The image information of each level-set is represented as typical value based on grouped differential values. The basic property is modified into common local schemes, thereby introducing the enhanced effect through extreme discrimination between subsets. The scheme is based on stretching the histogram of subsets in which the intensity gray levels between connected pixels are approximately same In spite of histogram widening, stretched by local image information, it neither creates nor destroys the original image, thereby preserving image shape and enhancing the contrast. By designing local histogram stretching operations, we can preserve the original shape of level-sets of the image, and also enhance the global intensity. Thus it can hold the main properties of both global and local image schemes, which leads to versatile applications in the field of digital epigraphy.
In this paper. a heuristic multi-thresholding algorithm is proposed to extract objects from background. Specifically the proposed algorithm finds out multi valleys from gray level histogram automatically and non-recursively. Some experimental result for various types of image. are presented, to show the effectiveness of the proposed algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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