Abstract
In this paper, A thinning algorithm which can solve a noise problem os proposed. The proposed method is based on the pavlidis thinning algorithm. During a contour tracing period of the given image, the masks of $3{\times}3$ pixels are proposed. They check all possible caseds of the noise conditions. As soon as the contour tracing is finished, the candidates of the noise are automatically deleted. As a result of the implementation of the proposed algorithm, the similar results which is obtained by noise-free image are obtained and they show the simplified structures comparing with the thinning results of the noisy images. Thus, They illustrate that a simple recognition part is needed to identify the objects.
본 논문은 기존의 세선화 알고리즘이 갖는 문제점의 하나인 잡음을 해결하는 방법을 제안하였다. 이를 위하여 세선화 알고리즘은 Pavlidis에 의해 제안된 방식을 근간으로 하였으며,외곽추적을 수행할때 제안된 $3{\times}3$ 마스크로부터 잡음을 판별해 낼 수 있도록 하였다. 그리고, 추적이 완료되면 자동적으로 잡음이 제거되도록 하였다. 이 방법을 구현시켜 얻어진 세선화 결과는 잡음이 없는 경우와 유사한 형태를 보이고 있으며, 잡음이 있는 경우에 비해 간략화된 구조르 갖음을 알수가 있다. 이와같은 결과는 인식단계의 구성요소들이 간략화 될수 있는 근거를 제공하여 주게 된다.