• 전자공학회논문지CI
• /
• 제43권5호
• /
• pp.29-37
• /
• 2006

스레쉬홀딩(thresholding)은 영상 화소의 군집이나 강도를 이용하여 영상을 분할하는 기본 기술이다. Otsu의 스레쉬홀딩 방법에서는 정규화 된 히스토그램을 이산 밀도함수로 보아 화소의 클래스 간 분산을 최대화시키는 판별식을 이용한다. 그러나 Otsu의 방법에서는 여러 객체로 이루어진 영상에서 최적의 스레쉬홀드를 찾기 위하여 그레이레벨 전 구간에 대해 모든 가능한 분산 값을 반복적으로 계산해 보아야 하기 때문에 계산 시간이 길게 걸리는 문제가 있다. 본 논문에서는 Otsu의 방법을 개선하여 간단하지만 고속으로 멀티-레벨의 스레쉬홀드 값을 구할 수 있는 방법을 제안한다. 전체 그레이 구간 영역에 대하여 Otsu의 방법을 적용시키기 보다는 먼저 그레이 영역을 작은 부분-구간으로 나눈 다음 Otsu의 방법을 적용시키는 처리를 반복하여 원하는 개수의 스레쉬홀드를 구하는 방법이다. 본 제안 방법에서는 맨 처음 대상 영상의 그레이 구간을 2부류로 나눈다. 이 때, 분할을 위한 스레쉬홀드는 전 구간을 대상으로 Otsu의 방법을 적용하여 구한다. 그 다음에는 전체 구간이 아닌 분할된 부분-구간을 대상으로 Otsu의 방법을 적용하여 두 부류를 4부류로 나눈다. 이와 같은 처리를 원하는 개수의 스레쉬홀드를 얻을 때 까지 반복한다. 세 종류 벤취마크 영상과 50개 얼굴영상에 대해 실험한 결과, 제안 방법은 대상 영상을 특성에 맞게 고속으로 잘 분할하였으며, 패턴 매칭이나 얼굴인식에 이용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
• /
• pp.40-42
• /
• 2009

This paper presents an algorithm, which is based on Otsu's method, for accurate and robust endpoint detection for speech recognition under noisy environments. The features are extracted in time domain, and then an optimal threshold is selected by minimizing the discriminant criterion, so as to maximize the separability of the speech part and environment part. The simulation results show that the method play a good performance in detection accuracy.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제28권11C호
• /
• pp.1140-1151
• /
• 2003

본 논문에서는 변형 Otsu 이진화 방법과 Hu 모멘트를 기반으로 밝기, 명암도, 크기, 회전, 위치 변화에 강인한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 제안하는 변형 Otsu 이진화 방법은 기존의 Otsu 이진화 방법으로부터 또 다른 문턱치 값을 결정하고 이로부터 얻어진 이진 얼굴 영상 2개를 사용함으로써 이진 영상 하나보다 고차원의 특징벡터를 추출할 수 있고, 기존의 Otsu 이진화 방법과 마찬가지로 밝기 및 명암도 변화에 강인한 속성을 가지고 있다. 특징 값으로는 Hu 모멘트를 사용함으로써 크기, 회전, 위치 변화에 강인한 특성을 추가로 가지고 있다 기존의 주요 성분 분석(Principal Component Analysis, PCA) 방법과 제안한 방법을 비교 실험한 결과, 위에서 언급한 5가지 다양한 환경 변화에 대하여 PCA 방법의 평균 인식률은 olivetti Research Laboratory (ORL) 데이터베이스와 AR 데이터베이스에 대해서 각각 68.4%와 51.2%이고, 제안한 방법의 평균 인식률은 각각 93.2%와 81.4%로서 제안한 방법의 인식 성능이 우수함을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
• /
• pp.287-287
• /
• 2000

As a method to control the bacteria number in adequate level, a real time control system based on microscope image processing measurement for the bacteria is adopted. For the experiment, Ammonia-oxidizing bacteria such as Acinetobacter sp. are used. This paper proposed hybrid method combined watershed algorithm with adaptive automatic thresholding method to enhance segmentation efficiency of overlapped image. Experiments was done to show the effectiveness of the proposed method compared to traditional Otsu's method, Otsu's method with adaptive automatic thresholding method and human visual method.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제20권2호
• /
• pp.163-169
• /
• 2017

There are various algorithms evaluating a threshold for image segmentation. Among them, Otsu's algorithm sets a threshold based on the histogram. It finds the between-class variance for all over gray levels and then sets the largest one as Otsu's optimal threshold, so we can see that Otsu's algorithm requires a lot of the computation. In this paper, we improved the amount of computational needs by using estimated Otsu's threshold rather than computing for all the threshold candidates. The proposed algorithm is compared with the original one in computation amount and accuracy. we confirm that the proposed algorithm is about 29 times faster than conventional method on single processor and about 4 times faster than on parallel processing architecture machine.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제20권3호
• /
• pp.368-374
• /
• 2010

영상 분할 (Image Segmentation)은 패턴 인식, 환경 인식, 문서 분석을 위한 영상 처리 과정에서 가장 기본적인 단계이다. 영상 분할 방법들 중 Otsu의 영상의 정규화된 히스토그램의 분포 정보를 이용하여 클래스 간의 분산을 최대화 시키는 임계치값을 결정하는 자동 임계치값 선정방법이 가장 잘 알려진 방법이다. Otsu의 방법은 영상의 전 영역에 대한 히스토그램을 분석함으로써 영상의 부분적인 특성을 반영하여 임계치값을 결정하기는 어렵다. 본 논문에서는 이 어려움 해소하기 위하여 Context Fuzzy c-Means 알고리즘을 이용하여 영상을 여러 개의 부분 영역으로 나누고, 정의된 부 영역에 영상 분할 기법을 적용함으로써 부 영역들에 적합한 여러 개의 임계치값을 계산함으로써 영상 분할 성능을 개선하고자 하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제17권6호
• /
• pp.725-730
• /
• 2007

Otsu의 임계값 결정법, Huang와 Wang의 임계값 결정법 등을 포함한 그레이 레벨 히스토그램에 기반한 임계값 결정법은 영상처리 분야에서 널리 사용되어져 왔다. 이들 기법들은 그 효용성이 뛰어남에도 불구하고 하나의 임계값이 아닌 다중 임계값을 추출하는 경우 많은 연산 시간이 소요되는 단점을 가지고 있다. 즉, 임계값의 개수가 늘어남에 따라 연산 복잡도 역시 기하급수적으로 증가하게 된다 본 논문에서는 가우시안 함수를 이용하여 그레이 레벨간의 상관관계를 측정하고, 가우시안 분포함수와 그레이 레벨의 히스토그램을 결합한 가우시안형 유한 혼합 분포를 이용하여 연산 복잡도가 단순하며 효용성 있는 임계값 결정법을 제안한다. 다수의 영상에 제안한 기법을 적용한 모의실험을 통하여 효용성을 확인하고, Otsu의 임계값 결정법과 제안한 기법의 연산 복잡도 비교를 통해서 제안한 임계값 결정법의 효율성을 보인다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제50권7호
• /
• pp.216-224
• /
• 2013

영상분할에 사용되는 문턱치 처리 방법들 중 Otsu 방법은 클래스 내 분산(within-class variance)을 이용하여 최적의 문턱치를 자동으로 추정한다. 이때, Otsu 방법은 각 클래스(class)의 통계적 분포를 표현함에 있어 분산을 사용하며, 이러한 분산은 평균으로부터 해당 자료까지의 거리 제곱으로 표현된다. 그 결과, Otsu 방법의 최적 문턱치는 분산의 크기에 큰 영향을 받으며, 분산들 중 크기가 큰 쪽으로 편향되는 문제점을 보인다. 이에 본 논문은 분산을 표준편차로 변경함으로써 이러한 현상을 감소시켰으며, 보다 정확한 문턱치를 추정할 수 있었다. 본 논문은 기존의 클래스 분산(class variance)을 클래스 표준편차(class standard deviation)로 대체하였으며, 문턱치 선택 기준으로서 클래스 내 표준편차(within-class standard deviation)을 제안하였다. 타당성을 검증하기 위해 두 개의 정규분포 히스토그램(histogram) 및 음영이 있는 영상들에 대해 모의실험을 수행하였으며, 제안된 방법을 Otsu 방법 및 기존의 방법들과 비교하였다. 또한, 객관적 성능평가(Misclassification Error)를 통해 제안된 방법의 우수성을 확인하였다.

• 동력기계공학회지
• /
• 제20권4호
• /
• pp.32-37
• /
• 2016

This paper proposes two measurement methods for injured rate of fish surface using color image segmentation method based on K-means clustering algorithm and Otsu's threshold algorithm. To do this task, the following steps are done. Firstly, an RGB color image of the fish is obtained by the CCD color camera and then converted from RGB to HSI. Secondly, the S channel is extracted from HSI color space. Thirdly, by applying the K-means clustering algorithm to the HSI color space and applying the Otsu's threshold algorithm to the S channel of HSI color space, the binary images are obtained. Fourthly, morphological processes such as dilation and erosion, etc. are applied to the binary image. Fifthly, to count the number of pixels, the connected-component labeling is adopted and the defined injured rate is gotten by calculating the pixels on the labeled images. Finally, to compare the performances of the proposed two measurement methods based on the K-means clustering algorithm and the Otsu's threshold algorithm, the edge detection of the final binary image after morphological processing is done and matched with the gray image of the original RGB image obtained by CCD camera. The results show that the detected edge of injured part by the K-means clustering algorithm is more close to real injured edge than that by the Otsu' threshold algorithm.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2006년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
• /
• pp.126-128
• /
• 2006

For pattern matching, an object image should be segmented and analyzed for the first time. Thresholding is a fundamental approach to segmentation that utilizes a significant degree of pixel popularity or intensity. Otsu's thresholding is one of the most veil-known methods proposed in the literature. However, the method has a disadvantage of repeatedly searching the optimal thresholds for the entire region. To overcome this problem, a number of methods have been proposed. In this paper, we propose a simple and fast thresholding method of finding multi-level threshold values by extending the Otsu's method. Our experimental results for the benchmak images show a possibility that the proposed method could be used efficiently for pattern matching.