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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.5
- 수록면
- 670 - 675 (6page)
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This study proposes an improved binarization method to improve image recognition rate. The research goal is to minimize the information loss that occurs during the binarization process, and to transform the object of the original image that cannot be determined through the transformation process into an image that can be judged. The proposed method uses a stepwise segmentation method of an image and divides blocks using prime numbers. Also, within one block, a trapezoidal type of fuzzy is applied. The fuzzy trapezoid is binarized by dividing the brightness histogram area into three parts according to the degree of membership. As a result of the experiment, information loss was minimized in general images. In addition, it was found that the converted binarized image expressed the object better than the original image in the special image in which the brightness region was tilted to one side.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 단계적 분할 및 사다리꼴 영역 분류
3. 제안 이진화의 설계 방법
4. 실험 결과 및 분석
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
N. Otsu, “A Treshold Selection Method from Grey-Level Histogram,” Institute of Electrical and Electronics Engineers, Vol. 9, No. 1, pp. 62-66, 1979.
K.P. Han, “A Light Exposure Correction Algorithm Using Binary Image Segmentation and Adaptive Fusion Weights,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 24, No. 11, pp. 1461-1471, 2021.
S.H. Kwon, “Advanced Image Quality Indexbased Binarization of Gray Images,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, Vol. 30, No. 3, pp. 236-241, 2020.
J. Bernsen, “Dynamic Thresholding of Grey- Level Images,” International Conference on Pattern Recognition, pp. 1251-1255, 1986.
H.C. Lee, K.B. Kim, H.J. Park, and E.Y. Cha, “An Improved Adaptive Binarization Algorithm Based on Fuzzy Logic,” International Journal of Saftware Engineering and lts Applications, Vol. 10, No. 10, pp. 1-8, 2016.
K.P. Han, “A Light Exposure Correction Algorithm Using Binary Image Segmentation and Adaptive Fusion Weights,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 24, No. 11, pp. 1461-1471, 2021.
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