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대한전자공학회 전자공학회논문지-SP 전자공학회논문지 SP편 제42권 제2호
발행연도
2005.3
수록면
1 - 8 (8page)

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지금까지 많은 영상 영역분할 방법들이 연구되고 있으나 이들 방법들은 잡음영상에 대해서는 주로 백색잡음과 같은 일반적인 환경에서 영상을 처리하였지만, 충격성 잡음 영상에 대해서는 영상과 잡음을 정확히 구별할 수 있는 파리미터를 추출하기가 어렵기 때문에 효과가 떨어지는 문제점을 가지고 있다. 그래서 기존 방법을 이용한 모든 응용분야에는 충격성 잡음에 따른 성능 저하의 잠재성이 항상 내포되어 있다. 본 논문에서는 충격성 잡음 영상에 효과적으로 영상정보 파라미터를 추출할 수 있는 사분위편차(quartile deviation) 기반 쿼드트리 영역분할 방법을 제안한다. 본 방식은 영상데이터의 전송이나 처리과정에서 포함될 수 있는 충격성 잡음을 영상정보로부터 판별할 수 있는 장점을 가기지 때문에 다양한 영상처리 분야에 응용할 수 있다. 실험적인 비교를 통해서 제안한 쿼드트리 영역분할 방법이 충격성 잡음이 첨가된 환경에서 영상정보 파라미터를 정확히 추정할 수 있다는 것을 확인할 수 있음을 검증하였다.

목차

요 약

Abstract

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 쿼드트리 영역분할의 기본 모델

Ⅲ. 제안한 사분위편차 기반 쿼드트리 영역분할

Ⅳ. 시험영상에 대한 모의시험 결과

Ⅴ. 결 론

참고문헌

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[학술지(정기간행물)] - / 1986. / A computational approach to edge detection : 679 ~ 698 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1988. / Asurvey of thresholding techniques : 233 ~ 260 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1992. / An adaptive clustering algorithm for image segmentation IEEE Trans. on Signal Processing 40 : 901 ~ 914 google schola [학술지(정기간행물)] - / / A new minimum variance region growing algorithm for image segmen -tation : 249 ~ 258 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1979. / Operations on images using quadtree IEEE Trnas. On Pattern Analysis and Machine Intelligence 1 : 145 ~ 1534 google schola

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