• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제10권1호
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• pp.45-52
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• 2012

Thedenoising of a natural image corrupted by Gaussian noise is a long established problem in signal or image processing. Today the research is focus on the wavelet domain, especially using the wavelet threshold method. In this paper, a waveletbased image denoising modified adaptive thresholding method is proposed. The proposed method computes thethreshold adaptively based on the scale level and adaptively estimates wavelet coefficients by using a modified thresholding function that considers the dependency between the parent coefficient and child coefficient and the soft thresholding function at different scales. Experimental results show that the proposed method provides high peak signal-to-noise ratio results and preserves the detailed information of the original image well, resulting in a superior quality image.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.1874-1884
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• 1996

In this paper, we proposed automatic searching algorithm of thresholding value using multilevel thresholding for face segmentation from input bust image effectively. The proposed algorithm extracted the thresholding value of brightness that is formed background region, face region and hair region without illumination, background and face size from input image. The statistical projection analysis project the brightness of multilevel thresholding image into horizontal and vertical direction and decide the thresholding value of face. And the algorithm extracted elliptical type block of face from input image in order to reduce the back ground region and hair region efficiently. The proposed algorithm can reduce searching area of feature extraction and processing time for face recognication.

• 한국정밀공학회지
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• 제20권8호
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• pp.108-114
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• 2003

This research describes a image-processing technique for the scratch detecting algorithm for ITO coated glass. We use the modified logical thresholding method (called adaptive logical thresholding method) for binarization of gray-scale glass image. This method is useful to the algorithm for detecting the scratch of ITO coated glass automatically without need of any prior information of manual fine-tuning of parameters.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.543-548
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• 2011

영상의 세세한 부분에 대한 표현 정확도를 나타내는 엔트로피는 일반적으로 영상이 가진 그레이 레벨의 도수, 즉, 히스토그램을 바탕으로 얻어지며, 영상의 이진화를 위한 지표로 널리 사용되어 왔다. 본 논문에서는 이러한 영상 이진화를 위한 엔트로피 계산에 있어서 히스토그램이 아닌 그레이 레벨의 분산을 이용한 엔트로피를 바탕으로 그레이 영상을 이진화하는 알고리즘을 제안하고, 9개의 시험 영상에 대한 실험과 기존의 영상 이진화 기법인 오츠 기법 및 히스토그램을 이용한 엔트로피 기반의 임계값 결정법과의 비교 및 검토를 통하여 제안된 기법의 효용성을 보인다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권5호
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• pp.587-594
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• 2005

본 논문은 전이 영역에서 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용한 multi-level thresholding 방법을 제안한다. 대부분의 임계치 기반 영상 분할은 영상의 히스토 그램 분포를 기반으로 임계치를 결정한다. 그러므로 많은 처리시간과 기억공간을 요구할 뿐만 아니라 복잡하고 무분별한 히스토 그램 분포를 가지는 실영상에서의 임계치 결정에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 영상의 대표적인 성분들로 구성된 전이 영역을 추출한 후 퍼지 클러스터링 알고리즘에 의해 최적의 임계치를 결정한다. 전이 영역을 추출하기 위해 이용되는 지역적 엔트로피는 잡음에 강건하며 영상에 내재된 정보를 잘 표현한다는 특성을 가진다. 그리고 퍼지 클러스터링 알고리즘은 복잡하고 무분별한 분포의 실영상에 대해서도 정확히 임계치를 설정할 수 있으며 multi-level thresholding으로 쉽게 확장이 가능하다. 다양한 실영상을 대상으로 실험한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법보다 향상된 성능을 가짐을 보였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.155-160
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• 2006

본 논문에서는 웨이브릿 변환 영역의 4개의 서브밴드와 임계값 처리를 이용하는 계층적 블록 매칭 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 다분해능의 첫 번째 레벨에서 웨이브릿 변환 영역의 4개 서브밴드를 이용함으로써 복원된 영상의 PSNR 성능을 향상시켰고, 움직임 벡터에 대한 임계값 처리를 하여 계산량을 줄였다. Carphone 영상과 Mother and Daughter 영상에 대한 실험에서 기존의 계층적 움직임 추정 알고리즘과 비교하여 임계값을 0으로 하였을 경우에 계산량은 최대 16%까지 증가하였으나 복원된 영상의 PSNR 성능은 최대 0.16dB 정도 향상된 결과를 보였고, 임계값을 증가시킴에 따라서 계산량은 최대 8%정도 줄고 복원된 영상의 PSNR은 비슷한 성능을 보였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제35권11호
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• pp.1043-1051
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• 2007

디지털 태양센서는 CMOS 이미지 센서에 맺힌 태양광 이미지를 이용하여 태양광의 입사 각도를 계산한다. 이를 위해서는 태양광 이미지의 정확한 중심점을 찾아야하며 따라서 정밀한 중심점 추정은 디지털 태양센서 개발에서 가장 중요한 요소가 된다. 중심점을 찾기 위해서 가장 일반적으로 쓰이는 중심 알고리즘은 thresholding 방법이며 가장 단순하고 구현하기 쉽다. 또 다른 알고리즘으로는 이미지 처리를 이용하는 image filtering 방법이 있다. 하지만 이러한 방법들은 태양센서 정밀도가 이미지 센서에서 획득한 태양광 강도(intensity) 데이터의 노이즈에 영향을 많이 받으며, 특히 thresholding 방법의 경우 threshold 값에 따라 정밀도가 바뀌기 때문에 효과적인 threshold 값을 정하기 어려운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 태양광 이미지의 중심점을 구하기 위해서 태양광 이미지 모델을 이용하는 template 방법을 제시하고 성능을 비교 분석하였다. 제안한 template 방법은 thereshold, image filtering 방법과 달리 비교적 높은 정밀도를 가지며, 특히 노이즈 수준에 관계없이 거의 일정한 수준의 정밀도를 가지는 장점이 있어 신뢰성이 높다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제12권1호
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• pp.60-65
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• 2014

This paper describes an efficient framework for the extraction of a brain tumor from magnetic resonance (MR) images. Before the segmentation process, a median filter is used to filter the image. Then, the morphological gradient is computed and added to the filtered image for intensity enhancement. After the enhancement process, the thresholding value is calculated using the mean and the standard deviation of the image. This thresholding value is used to binarize the image followed by the morphological operations. Moreover, the combination of these morphological operations allows to compute the local thresholding image supported by a flood-fill algorithm and a pixel replacement process to extract the tumor from the brain. Thus, this framework provides a new source of evidence in the field of segmentation that the specialist can aggregate with the segmentation results in order to soften his/her own decision.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권4호
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• pp.2113-2128
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• 2019

Image thresholding techniques introducing spatial information are widely used image segmentation. Some methods are used to calculate the optimal threshold by building a specific histogram with different parameters, such as gray value of pixel, average gray value and gradient-magnitude, etc. However, these methods still have some limitations. In this paper, an entropic thresholding method based on Gabor histogram (a new 2D histogram constructed by using Gabor filter) is applied to image segmentation, which can distinguish foreground/background, edge and noise of image effectively. Comparing with some methods, including 2D-KSW, GLSC-KSW, 2D-D-KSW and GLGM-KSW, the proposed method, tested on 10 realistic images for segmentation, presents a higher effectiveness and robustness.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권6호
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• pp.73-82
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• 2005

본 논문은 weighted FCM(Fuzzy C-Means) 알고리즘을 적용한 컬러 영상 multi-level thresholding을 제안한다. FCM 알고리즘은 기존의 thresholding 방법들과 달리 최적의 임계치를 결정할 수 있으며 multi-level thresholding으로의 확장이 가능하다. 그러나 공간정보를 포함하고 있지 않기 때문에 잡음 등에 민감하다는 단점을 가진다. 본 논문은 이러한 단점을 해결하기 위해서 이웃 화소들로부터 얻은 entropy 기반의 가중치(weight)를 FCM 알고리즘에 적용함으로써 잡음의 제거가 가능하다. 그리고 각 색상별 성분의 군집 화소들을 기반으로 생성한 코드 영상에 대해서 군집 내부의 거리값을 이용하여 최적의 군집수를 결정한다. 실험에서 제안한 방법이 기존의 방법들보다 잡음에 대해서 강건하며 우수한 분할 성능을 보였다.