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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
류승필 (세명대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.44 No.11
발행연도
2017.11
수록면
1,194 - 1,208 (15page)
DOI
10.5626/JOK.2017.44.11.1194

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잡음제거에 많이 사용되는 평균 스무딩 방법은 곡률이 큰 코너와 잡음을 구분하지 못하므로 코너와 같은 특징점이 이동하거나 없어질 수 있고, 또한 곡선의 수축(shrinking)으로 곡선 내의 면적 오차가 커지는 문제점들이 있다. 이 논문에서는 입력곡선을 다각형 근사화하고 근사화된 다각형의 정보를 스무딩에 이용하여 이 문제점들을 완화시키는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 근사화된 다각형과 입력곡선간의 오차와 다각형의 꼭짓점 각도를 이용하여 입력곡선의 각 점마다 개별적으로 스무딩 가중치를 정한다. 이 때 각 점의 가중치는 스무딩 후 점의 이동거리가 그 지역의 잡음크기의 평균에 가까워지도록 정해진다. 제안된 방법으로 잡음이 추가된 곡선을 스무딩하면 스무딩된 곡선이 잡음이 없는 원래곡선에 근접함을 실험으로 확인할 수 있다. 또한 크기가 작은 폐곡선들에 대해 스무딩의 정도를 늘여도 제안된 방법은 기존의 평균 스무딩 방법에 비해 곡선의 면적 축소가 많지 않다.
#스무딩 #가중치평균 #잡음제거 #수축제어 #smoothing #weighted averaging #noise removal #shrinkage control

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 개별적 가중치 평균 스무딩
4. 실험 및 분석
5. 결론
References

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
D. Lowe, Organization of smooth image curves at multiple scales, International Journal of Computer Vision, Vol. 3, No. 2, pp. 119-130, 1989. G. Taubin, Curve and surface smoothing without shrinkage, Proc. IEEE International Conference on Computer Vision, pp. 852-857, 1995. J. Oliensis, Local reproducible smoothing without shrinkage, IEEE Transaction on Pattern Recognition and Machine Intelligence, Vol. 15, No. 3, pp. 307-312, Mar. 1993. R. Legault and C. Suen, Optimal local weighted averaging methods in contour smoothing, IEEE Transaction on Pattern Recognition and Machine Intelligence, Vol. 19, No. 8, pp. 801-817, Aug. 1997. F. Mokhtarian and A. Mackworth, A theory of multiscale, curvature-based shape representation for planar curves, IEEE Transaction on Pattern Recognition and Machine Intelligence, Vol. 14, No. 8, pp. 789-805, 1992.

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