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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2009.6
- 수록면
- 59 - 64 (6page)
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경계선 검출은 항상 원 이미지의 노이즈에 의해 영향을 받으므로 사전에 노이즈들을 제거하는 방법들이 필요하다. 그리고 Mean Shift 알고리즘은 이러한 목적에 알맞은 smooth 함수를 가지고 있고, 그래서 중요하지 않은 정보와 노이즈에 민감한 부분들을 점차 제거하는 방법들을 택하고 있다. 우선 Canny 알고리즘을 사용하여 객체의 윤곽선을 추출하는데 초점을 맞추었다. 그리고 알고리즘을 테스트 하고 이전의 단독 Canny 알고리즘보다 우수한 결과를 얻었다. 따라서 Mean Shift 알고리즘과 Canny 알고리즘이 조합된 방법은 경계선 검출 처리에 적당함을 말한다.
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1. [학술지(정기간행물)] - E. Smirni / 2005 / Workload-Aware Load Balancing for Cluster Web Servers / IEEE Trans. on Parallel and Distributed Systems 16 (3) : 219 ~ 232
2. [단행본] - G. Economou / 2004 / Detecting edges using density value / Electronics Letters
3. [학술지(정기간행물)] - L.R. Liang / 2003 / Competitive fuzzy edge detection / Applied Soft Computing 3 : 123 ~ 137
4. [학술지(정기간행물)] - Z.J. Hou / 2002 / A new approach to edge detection / Pattern Recognition 35 : 1559 ~ 1570
5. [학술대회논문] - S. Konishi / 2003 / Statistical edge detection: learning and evaluating edge cues / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence : 57 ~ 74
2. [단행본] - G. Economou / 2004 / Detecting edges using density value / Electronics Letters
3. [학술지(정기간행물)] - L.R. Liang / 2003 / Competitive fuzzy edge detection / Applied Soft Computing 3 : 123 ~ 137
4. [학술지(정기간행물)] - Z.J. Hou / 2002 / A new approach to edge detection / Pattern Recognition 35 : 1559 ~ 1570
5. [학술대회논문] - S. Konishi / 2003 / Statistical edge detection: learning and evaluating edge cues / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence : 57 ~ 74
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