• Journal of Multimedia Information System
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• 제9권2호
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• pp.87-92
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• 2022

In this study, we aimed to illustrate that the thresholding method gives different results when tested on the original and the refined histograms. We use the global thresholding method, the well-known image segmentation method for separating objects and background from the image, and the refined histogram is created by the neighborhood distinction metric. If the original histogram of an image has some large bins which occupy the most density of whole intensity distribution, it is a problem for global methods such as segmentation and contrast enhancement. We refined the histogram to overcome the big bin problem in which sub-bins are created from big bins based on distinction metric. We suggest the refined histogram for preprocessing of thresholding in order to reduce the big bin problem. In the test, we use Otsu and median-based thresholding techniques and experimental results prove that their results on the refined histograms are more effective compared with the original ones.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.77-80
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• 2000

In this paper, we present a new automatic thresholding algorithm based on maximum entropy of two-dimensional pixel histogram. While most of the previous algorithms select thresholds depending only on the histogram of gray level itself in the image, the presented algorithm considers 2D relational histogram of gray levels of two adjacent pixels in the image. Thus, the new algorithm tends to leave salient edge features on the image after thresholding. The experimental results show the good performance of the presented algorithm.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권4호
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• pp.2113-2128
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• 2019

Image thresholding techniques introducing spatial information are widely used image segmentation. Some methods are used to calculate the optimal threshold by building a specific histogram with different parameters, such as gray value of pixel, average gray value and gradient-magnitude, etc. However, these methods still have some limitations. In this paper, an entropic thresholding method based on Gabor histogram (a new 2D histogram constructed by using Gabor filter) is applied to image segmentation, which can distinguish foreground/background, edge and noise of image effectively. Comparing with some methods, including 2D-KSW, GLSC-KSW, 2D-D-KSW and GLGM-KSW, the proposed method, tested on 10 realistic images for segmentation, presents a higher effectiveness and robustness.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제4권4호
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• pp.189-194
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• 2017

In this study, we propose a method which is based on "Image segmentation by histogram thresholding using hierarchical cluster analysis"/HCA/ and "A nonparametric approach for histogram segmentation"/NHS/. HCA method uses that all histogram bins are one cluster then it reduces cluster numbers by using distance metric. Because this method has too many clusters, it is more computation. In order to eliminate disadvantages of "HCA" method, we used "NHS" method. NHS method finds all local minima of histogram. To reduce cluster number, we use NHS method which is fast. In our approach, we combine those two methods to eliminate disadvantages of Arifin method. The proposed method is not only less computational than "HCA" method because combined method has few clusters but also it uses local minima of histogram which is computed by "NHS".

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.543-548
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• 2011

영상의 세세한 부분에 대한 표현 정확도를 나타내는 엔트로피는 일반적으로 영상이 가진 그레이 레벨의 도수, 즉, 히스토그램을 바탕으로 얻어지며, 영상의 이진화를 위한 지표로 널리 사용되어 왔다. 본 논문에서는 이러한 영상 이진화를 위한 엔트로피 계산에 있어서 히스토그램이 아닌 그레이 레벨의 분산을 이용한 엔트로피를 바탕으로 그레이 영상을 이진화하는 알고리즘을 제안하고, 9개의 시험 영상에 대한 실험과 기존의 영상 이진화 기법인 오츠 기법 및 히스토그램을 이용한 엔트로피 기반의 임계값 결정법과의 비교 및 검토를 통하여 제안된 기법의 효용성을 보인다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1987년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국과학기술대학, 충남; 16-17 Oct. 1987
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• pp.488-491
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• 1987

In this paper. a heuristic multi-thresholding algorithm is proposed to extract objects from background. Specifically the proposed algorithm finds out multi valleys from gray level histogram automatically and non-recursively. Some experimental result for various types of image. are presented, to show the effectiveness of the proposed algorithm.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.466-471
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• 2007

Otsu의 임계값 결정법을 포함한 기존의 임계값 결정 기법은 그레이 레벨 빈도수 히스토그램 정보를 이용하여 임계값을 결정한다. 그러나 빈도수 히스토그램은 입력 영상에서 그레이 레벨 빈도수 정보만을 재구성한 것이므로, 입력 영상의 그레이 레벨의 분포 및 그레이 레벨간의 관계성을 포함하지 않는다. 따라서 임계값 결정에 있어서 영상의 정보를 충분히 반영하지 못하여 때때로 부적절한 임계값을 제시한다. 본 논문에서는 빈도수 정보뿐만 아니라 그레이 레벨간의 상관관계함수를 정의하고, 정의된 상관관계함수를 이용하여 공간적 상관관계 정보 추출 및 추출된 정보로부터 임계값을 결정하는 기법을 제안한다. 제안된 기법의 타당성을 빈도수 히스토그램에 기반한 Otsu의 임계값 결정법과의 비교 실험을 통하여 보인다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권2호
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• pp.156-160
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• 2014

Thresholding in frequency domain is a simple and effective noise reduction technique. Determination of the threshold is critical to the image quality. The optimal threshold minimizing the Mean Square Error (MSE) is chosen adaptively in the wavelet domain; we utilize an equation of the MSE for the soft-thresholded signal and the histogram of wavelet coefficients of the original image and noisy image. The histogram of the original signal is estimated through the deconvolution assuming that the probability density functions (pdfs) of the original signal and the noise are statistically independent. The proposed method is quite general in that it does not assume any prior for the source pdf.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.649-654
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• 2003

대부분의 영상 임계화 방법들은 그레이 레벨의 히스토그램 함수를 이용하여 임계값을 설정한다. 본 논문에서는 히스토그램을 이용하는 기존의 영상 임계화 방법들의 단점을 간단하면서 효율적으로 보여주는 예제를 제시한다. 이러한 기존의 임계화 방법들의 단점을 개선하기 위해 그레이 레벨의 분포를 기반으로 하는 새로운 그레이 레벨 임계값 설정방법을 제안한다. 마지막으로, 여러 가지 예제를 통해 제안된 임계값 설정 방법의 효율성을 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2000년도 춘계종합학술대회
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• pp.352-355
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• 2000

본 논문에서는 윤곽선 검출을 위한 적응적 임계치 결정 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 이동 물체가 없는 배경 영상과 이동 물체가 있는 영상에 대한 각각의 히스토그램을 구한 후 배경 영상의 히스토그램과 이동물체가 존재하는 히스토그램의 차히스토그램을 구한다. 얻어진 차히스토그램에서 최고점과 최저점의 기울기를 이용하여 임계치를 정한다. 실험은 도로에서 주행 중인 자동차를 대상으로 수행하였다. 실험 결과 최고점과 최저점의 기울기를 이용한 방법은 조도의 변화에 민감하지 않으면서 윤곽선이 잘 검출되었다.