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논문 기본 정보

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이병룡 (울산대학교) Quoc Bao Truong (울산대학교) Van Huy Pham (울산대학교) 김형석 (울산대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제17권 제6호
발행연도
2011.6
수록면
587 - 595 (9page)

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In this paper, we focus on the issue of automatic selection for multi-level threshold, and we greatly improve the efficiency of Otsu’s method for image segmentation based on genetic algorithm. We have investigated and evaluated the performance of the Otsu and Valley-emphasis threshold methods. Based on this observation we propose a method for automatic threshold method that segments an image into more than two regions with high performance and processing in real-time. Our paper introduced new peak detection, combines with evolution algorithm using MAGA (Modified Adaptive Genetic Algorithm) and HCA (Hill Climbing Algorithm), to find the best threshold automatically, accurately, and quickly. The experimental results show that the proposed evolutionary algorithm achieves a satisfactory segmentation effect and that the processing time can be greatly reduced when the number of thresholds increases.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존의 문턱값 자동선정 기법
Ⅲ. 제안된 문턱값 자동선정 기법
Ⅳ. 실험결과 및 고찰
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (17)

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