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출력 장치의 표현 한계와 영상 처리에 필요한 기억용량의 감소, 처리 시간의 단축을 위하여 그레이 이미지를 자연스럽게 이진화하는 많은 방법이 연구되고 있다. 이러한 이진 이미지는 확장, 감소, 회전 등의 여러 처리를 거치면서 왜곡되는 경향이 있다.
본 논문에서는 이진화된 영상을 인간이 그레이 이미지에 가깝게 인식할 수 있는 과정을 모방하여 이진 이미지를 그레이 이미지로 역변환하는 과정을 제안한다. 이진 이미지의 단위 크기 안에서 나타나는 패턴을 이동 불변 변환 중 하나인 M 변환을 이용하여 감소시킨다. 감소된 패턴 중에서 대표 패턴을 선정하여 학습시킨 후 단위 크기당 대표그레이를 알아낸다. 이 그레이 정보를 이웃의 그레이와 보간하여 전체 이미지를 생성한다.

목차

요약

1. 서론

2. M 변환 : 이동 불변 변환

3. M변환 적용 방법

4. 제안 시스템

5. 실험 결과

6. 결론 및 연구방향

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-569-017922702