• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2001.10a
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• pp.583-586
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• 2001

본 연구는 영상에서 이진영상을 얻기위하여 최적의 임계값 결정을 영상에 나타난 물체의 형상정보를 근거로한 비트평면 패턴을 이용한 최적 임계화 방법을 제안한다. 제안된 방법은 원영상의 윤곽정보를 가장 많이 포함하는 최상위 비트평면을 사용하여 영상을 중복되지 않는 두 영역으로 구분한 뒤, 두영역의 화소 밝기값의 평균값을 각 각 구하고 두 평균값 사이에서 임계값을 설정하는 전역 임계화 알고리즘이다. 제안된 방법의 타당성을 검토하기 위하여 표준영상을 가지고 N 개의 비트평면으로 분할 한 후, 비트평면에서 전체영상을 중복되지 않는 물체의 영역과 배경영역으로 나누어 영상의 밝기를 비교한후, 두 영역의 영상 밝기의 중간 값을 추하여 임계값으로 결정한 결과 전체영상의 밝기값 분포만을 분석한 결과 보다 원영상의 윤곽을 더 충실히 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.510-513
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• 2002

대부분의 이진화 알고리즘은 임계치를 결정하기 위하여 히스토그램을 사용하여 밝기분포를 분석한다. 배경과 물체의 명도차이가 큰 경우에는 분할을 위해 양봉(bimodal) 히스토그램으로 표현하여 최적의 임계치를 찾기 위해 히스토그램 골짜기(valley)를 선택하는 것만으로도 양호한 임계치 결과를 얻을수 있으나, 배경과 물체의 밝기 차이가 크지 않거나 밝기 분포가 양봉 특성을 보이지 않을 때는 히스토그램 분석만으로 적절한 임계치를 얻기 어렵다. 그리고 한 영상에서는 넓은 영역에 걸쳐 명암도 변화가 일어나고 다양한 유형의 물체가 포함되어 있으므로 스케치 특징점 유무를 판별하는 임계치의 결정에는 애매 모호함이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 영상에 대해 삼각형 타입의 소속함수를 적용하여 임계치를 동적으로 설정하고 영상을 이진화하는 방법을 제안한다. 제안된 퍼지 이진화 방법은 평균 밝기 값을 기준으로 가장 어두운 픽셀 값과 가장 밝은 픽셀값의 거리를 계산하여 밝기의 조정률을 구하여 최소 밝기값과 최대 밝기 값을 설정하고 삼각형의 소속 함수에 적용한다. 소속 함수에 적용된 소속도를 a-cut 을 적용하여 영상을 이진화한다. 다양한 영상에 적용한 결과, 기존의 이진화 방법보다 제안된 퍼지 이진화 방법이 효율적인 것을 알 수 있었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.5 no.6
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• pp.1169-1174
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• 2001

A new approach for determining global threshold value of binary image is proposed in this paper. In the proposed algorithm, bit-plane information which involve the shapes of original image is used for dividing image into two parts; object and background. Optimal threshold value are selected based on difference values of average between two regions, which is considered in global binary thresholding. Proposed method is no need to set a initial value, and consequently, it is relatively simple as well as robust. Experimental results showed a good performance in preserving edge not only continuous tone images but also document image.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2012.05a
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• pp.14-17
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• 2012

현재 유방암으로 인한 사망률이 급증하고 있다. 이러한 유방암의 위험성을 줄일 수 있는 치료 방법으로 수년간 많은 연구가 진행되어 왔다. 특히 마모그래피의 연장 선상이라 할 수 있는 CAD 시스템의 개발에 대한 연구가 진행 중에 있다. 미세석회화 검출에 적합한 CAD 시스템의 구현을 위해서 미세석회화를 분할하는 다양한 방법들이 연구되어 왔다. 기존의 미세석회화 분할 방법들 중에서 마모그램 영상에서 그레이 레벨 또는 컨트라스트를 임계화하는 방법을 많이 사용하고 있다. 이 방법은 간단하고 빠르다는 장점을 가지지만, 관찰하는 사람에 따라 변동성이 높다. 변동성이 크다는 단점으로 인해 다양한 마모그램 영상들에서 최적의 성능을 얻어내는 데는 한계가 있다. 본 논문에서는 관찰자에 의해서 컨트라스트 임계값을 정하는 방법이 아닌, 마모그램 영상에 따라 적응적으로 임계값을 자동적으로 설정하는 방법을 제안한다. 실험 결과를 보면 기존의 임계화 방법은 마모그램 영상마다 적합한 컨트라스트 임계값 변동이 크다. 그러나 제안된 방법은 마모그램 영상에 적합한 임계값을 찾아준다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.311-313
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• 2011

대부문의 이진화 알고리즘은 임계치를 결정하기 위하여 히스토그램을 사용하여 밝기분포를 분석한다. 배경과 물체의 명도차이가 큰 경우에는 분할을 위해 양봉(bimadal) 히스토그램으로 표현하여 최적의 임계치를 찾기 위해 히스토그램 골짜기(valley)를 선택하는 것만으로도 양호한 임계치 결과를 얻을 수 있다. 하지만 배경과 물체의 밝기 차이가 크지 않거나 밝기 분포가 양봉 특성이 보이지 않을 때는 히스토그램 분석만으로 적절한 임계치를 얻기 어렵다. 그리고 한 영상에서는 넓은 영역에 걸쳐 명암도 변화가 일어나고 다양한 유형의 물체가 있을 때 스케치 특징점의 유무를 판별하는 임계치의 결정에는 애매모호함이 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 영상에 대한 삼각형 타입의 소속함수를 적용하여 임계치를 동적으로 설정하고 영상을 이진화하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 퍼지 이진화 알고리즘은 원 영상을 특정 크기의 윈도우로 나누어서 윈도우의 소속 함수에 대한 소속도를 구하여 영상을 이진화한다. 다양한 영상에 적용한 결과, 기존의 이진화 기법보다 제안된 퍼지 이진화 알고리즘이 효율적인 것을 알 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.3
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• pp.347-352
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• 2011

Entropy used for measuring the richness in details of the image and absolute mean brightness error(AMBE) providing a change in the image global appearance are two quantitative measures generally used for measuring quality of images. In this paper, we propose an entropy and AMBE-based thresholding method to binalize a given image. The effectiveness of the proposed method is demonstrated by thresholding experiments on nine test images and comparison with other conventional thresholding methods, that is, Otsu method and entropy-based method.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.5
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• pp.543-548
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• 2011

Entropy measuring the richness in details of the image is generally obtained by using the histogram of gray levels in an image, and has been widely used as an index for thresholding of the image. In this paper, we propose an entropy-based thresholding method, where the entropy is obtained not by the histogram but by the variance of the gray levels, to binalize a given image. The effectiveness of the proposed method is demonstrated by thresholding experiments on nine test images and comparison with conventional two thresholding methods, that is, Otsu method and entropy-based method using the histogram.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.10a
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• pp.145-147
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• 2014

대부분 이진화 알고리즘은 임계치를 결정하기 위해 히스토그램을 사용하여 밝기 분포를 분석한다. 배경과 물체의 명암 차이가 큰 경우는 분할을 위해 양봉 히스토그램으로 표현하여 최적의 임계치를 찾기 위해 히스토그램 골짜기를 선택하는 것으로도 양호한 임계치를 찾을 수 있지만 배경과 물체의 밝기 차이가 크지 않거나 밝기 분포가 양봉 특성을 보이지 않을 때는 히스토그램 분석만으로 적절한 임계치를 얻기 어렵다. 이 문제점을 개선하기 위해 삼각형 타입의 소속 함수를 적용하여 임계치를 동적으로 설정하고 영상을 이진화 하는 퍼지 이진화 방법이 제안되었다. 퍼지 이진화 방법은 소속 함수에 적용된 소속도를 a-cut에 적용하여 영상을 이진화 한다. 그러나 기존의 퍼지 이진화 방법은 a-cut값을 경험적으로 설정하기 때문에 다양한 영상을 이진화하는 과정에서 정보 손실이 많이 발생하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 FCM 클러스터링 알고리즘을 이용하여 퍼지 이진화 방법의 a-cut값을 동적으로 설정하여 이진화하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 다양한 영상에 적용한 결과, 배경과 물체의 명암도 차이가 크게 나지 않는 영상의 경우에는 기존의 퍼지 이진화 방법보다 정보 손실이 적은 상태로 이진화되는 것을 확인하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.8 no.3
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• pp.721-726
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• 2004

The image binarization is applied frequently as one part of the preprocessing phase for a variety of image processing techniques such as character recognition and image analysis, etc. The performance of binarization algorithms is determined by the selection of threshold value for binarization, and most of the previous binarization algorithms analyze the intensity distribution of the original images by using the histogram and determine the threshold value using the mean value of Intensity or the intensity value corresponding to the valley of the histogram. The previous algorithms could not get the proper threshold value in the case that doesn't show the bimodal characteristic in the intensity histogram or for the case that tries to separate the feature area from the original image. So, this paper proposed the novel algorithm for image binarization, which, first, segments the intensity range of grayscale images to several intervals and calculates mean value of intensity for each interval, and next, repeats the interval integration until getting the final threshold value. The interval integration of two neighborhood intervals calculates the ratio of the distances between mean value and adjacent boundary value of two intervals and determine as the threshold value of the new integrated interval the intensity value that divides the distance between mean values of two intervals according to the ratio. The experiment for performance evaluation of the proposed binarization algorithm showed that the proposed algorithm generates the more effective threshold value than the previous algorithms.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.10a
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• pp.513-515
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• 2015

본 논문에서는 다양한 영상에서 객체들의 정보 손실을 최소화한 상태에서 영상을 이진화하기 위해 ${\alpha}-cut$을 동적으로 설정하는 개선된 퍼지 이진화 방법을 제안한다. 제안된 퍼지 이진화 방법은 평균 밝기 값을 기준으로 가장 어두운 픽셀 값과 가장 밝은 픽셀 값의 거리를 계산하여 소속 함수의 구간을 설정한다. 그리고 소속 함수에서 소속도를 구한 후, 영상을 이진화 하기 위해 최대 밝기 값에서 중간 밝기 값을 나눈 값을 ${\alpha}-cut$값으로 설정한 후에 구간 임계치를 이용하여 영상을 이진화 한다. 제안된 퍼지 이진화 방법의 효율성을 확인하기 위해 다양한 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 퍼지 이진화 방법보다 객체와 배경 사이의 명암도가 한쪽에 치우친 분포를 가진 영상과 넓게 분포된 영상에서 모두 객체들의 정보의 손실이 적은 상태에서 이진화되는 것을 확인할 수 있었다.