정보손실이 적은 ART2 기반 퍼지 이진화 방법 (ART2 Based Fuzzy Binarization Method with Low Information Loss)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보통신학회
· 수록지 정보 : 한국정보통신학회논문지 / 18권 / 6호 / 1269 ~ 1274페이지
· 저자명 : 김광백

초록

이진 영상은 모양, 위치, 수, 정보 등 원본 영상의 정보를 최대한 보존하면서 인식이나 분할에 적합하게 변화된 단순한 흑백영상이다. 영상의 이진화 처리는 영상처리 분야에서 문자인식, 영상분석 등과 같은 다양한 응용에서 배경과 물체를 구분하는 영상분할을 위한 일반적인 도구로 사용된다. 퍼지 이진화는 영상에 대한 임계값을 원본 영상의가장 밝은 픽셀과 가장 어두운 픽셀의 평균값으로 설정하고 이를 삼각형 타입의 소속 함수에 적용하여 영상을 이진화 한다. 그러나 퍼지 이진화는 영상의 배경과 물체의 밝기 차이가 큰 경우에는 이진화가 효과적이지만 차이가 크지않은 경우에는 소속 함수 구간을 효율적으로 설정할 수 없어 이진화를 효과적으로 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는이러한 문제점을 개선하기 위해 ART2 알고리즘을 적용하여 각 클러스터의 중심 값을 구한다. 그리고 각 클러스터의중심 값에 해당하는 명암도를 이용하여 평균값을 구한 후, 이 평균값을 퍼지 이진화 방법에서 소속 함수 구간의 중간값으로 설정하여 영상을 이진화 한다. 다양한 영상에 제안된 방법과 기존의 퍼지 이진화 방법을 적용한 결과, 기존의퍼지 이진화 방법보다 정보 손실이 적은 것을 확인하였다.

영어초록

In computer vision research, binarization procedure is one of the most frequently used tools to discriminate targetobjects from background in grey level binary image. Fuzzy binarization is a reliable technique in environment withhigh uncertainty such as medical image analysis by setting the threshold as the average of minimum and maximumbrightness with triangle type fuzzy membership function. However, this technique is also known as contrast sensitivemethod thus its discrimination power is not so great when the image has low contrast difference between objects andbackgrounds and suffer from information loss as a result. Thus, in this paper, we propose a fuzzy binarization usingART2 algorithm to handle such low contrast image analysis. Proposed ART2 algorithm is applied to determine themedium point of membership function in the fuzzy binarization paradigm. The proposed methods shows lowinformation loss rate in our experiment.

참고자료

· 없음