• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.9 no.2
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• pp.59-64
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• 2004

Most features of nature and phenomena we encounter in many branches of science are inherently very irregular and have fractal aspects. Thus the analysis of them with the traditional methods such as a differential operator may result in their ill-posed problems. To settle these problems, one may use several type of mean filters which smooth the input signal. However when a given function or data are complex in their nature, there may be loss of some original information during these process. In this paper, we utilized the tangent plane method instead of mean filters for the purpose of less loss of information and more smoothness. After then we attempt to take more accurate edges for the irregular image on the basis of the Otzu threshold. Finally we introduce the effective edge extracting method which use the fractal dimension representing the complexity of the given image.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2004.06a
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• pp.89-94
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• 2004

우리가 일반적으로 다루는 많은 대상들은 대부분 복잡하고 불규칙적인 형태를 지니고 있다. 이로 인해 보통 사용하는 미분연산자와 같은 전통의 수학적 기법들은 경우에 따라 심각한 불량 문제(ill-posed problem)를 야기하여 부정확한 결과를 나타내기도 한다. 이의 해결을 위해 전처리 과정으로 평활화를 위한 여러 가지 mean filter를 사용하기도 한다. 그렇지만 원 자료가 근본적으로 복잡한 경우 위 과정으로 오히려 중요 정보가 소실될 수도 있다. 이에 본 논문에서는 먼저 전처리로서 흔히 사용되는 각종 평균필터 대신 손실을 최소화하면서 곡면의 부드러움(smoothness)을 유도할 수 있는 접평면 접근 방식을 이용하고. 아울러 대상 영상의 복잡도에 연동한 프랙탈 차원을 적용하여 보다 효과적으로 영상의 경계를 추출하고자 했다.