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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1994년도 가을 학술발표논문집 제21권 제2호(A)
발행연도
1994.10
수록면
551 - 554 (4page)

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계조값을 갖는 원화상을 정교하게 출력하기 위한 여러가지 인쇄 장비들이 개발되고 있지만, 이러한 장비들의 표시가능한 계조수(gray level)는 한정되어 있다. 그러므로 한정된 계조수로 원화상을 충실하게 표현하기 위한 여러가지 이진화(binarization) 방법들이 고안되어 왔다. 특히 문자와 영상이 혼제된 문서의 이진화를 살펴보면, 영상부분과 문자부분을 분리하여, 영상부분에는 디더링(dithering)방법을 사용하고, 문자부분에는 이치 분할법(binary segmentation)을 사용하여 이진화하는 방법들이 사용되어 왔다. 본 논문에서는 신경망 모델을 이용한 학습을 통하여, 문자와 영상이 혼제된 문서의 이진화 방법을 제안하고자 한다.

목차

요약

1. 서론

2. ART(Adaptive Resonance Theory) 모델

3. 디더링 방법

4. 신경망을 이용한 이진화 방법

5. 실험 결과

참고 문헌

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