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기술
영상에서 K-means 군집화를 이용한 윤곽선 검출 기법
An Edge Extraction Method Using K-means Clustering In Image
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- 발행기관
- 한국디지털정책학회 바로가기
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- 간행물
- 디지털융복합연구 KCI 등재 바로가기
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- 통권
- 제12권 제11호 (2014.11)바로가기
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- 페이지
- pp.281-288
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A234970
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원문정보
초록
- 영어
- A method for edge detection using K-means clustering is proposed in this paper. The method is performed through there steps. Histogram equalizing is applied to the image for the uniformed intensity distribution. Pixels are clustered by K-means clustering technique. Then Sobel mask is applied to detect edges. Experiments showed that this method detected edges better than conventional method.
- 한국어
- 본 논문에서는 복잡한 영상에서의 윤곽선 검출을 기존의 방법보다 더 명확하고 효율적으로 나타내기 위해서 K-means 군집화를 이용하였다. 제안하는 방법에는 세 가지 단계를 거친다. 첫 번째는 명암분포를 균일하게 하기 위하 여 히스토그램 평활화를 사용한다. 두 번째는 거리에 기반을 둔 클러스터링 기법으로 기준점에서 가까운 곳의 데이터 들을 하나의 군집으로 묶는 K-means 군집화를 사용하고 마지막으로 에지 검출의 가장 대표적인 1차 미분 연산자인 소벨 마스크를 사용하여 윤곽선을 검출한다. 따라서 기존에 있던 윤곽선 검출보다 더 나은 결과로 명확하게 윤곽선을 검출 할 수 있음을 보인다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
2.1 1차 미분 연산을 이용한 윤곽선 검출
2.1 2차 미분 연산을 이용한 윤곽선 검출
3. 제안하는 방법
3.1 히스토그램 평활화
3.2 K-means 군집화
3.3 소벨 마스크
4. 실험 및 고찰
5. 결론
ACKNOWLEDGMENTS
REFERENCES
키워드
히스토그램 평활화 소벨 마스크 이미지 클러스터링 윤곽선 검출 K-means histogram equilization K-means Sobel Mask Imege Clustering Edge Detection저자
간행물 정보
발행기관
-
- 발행기관명
- 한국디지털정책학회 [The Society of Digital Policy & Management]
- 설립연도
- 2003
- 분야
- 복합학>과학기술학
- 소개
- 디지털기술 및 산업정책, 디지털경제, 관련 산업의 연구, 전자정부, 디지털정치에 관한 제도적, 정책적 연구, 디지털경영, 전자상거래, e-비즈니스에 관한 실용적 연구, 학술연구지 발간 및 학술대회 개최 등을 통하여 디지털경제 및 디지털경영에 관련되는 국가정책 분야의 연구 및 교류를 촉진하고 국가 및 기업 정보화와 디지털산업의 발전에 공헌한다.
간행물
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- 간행물명
- 디지털융복합연구 [Journal of Digital Convergence]
- 간기
- 계간
- pISSN
- 2713-6434
- eISSN
- 2713-6442
- 수록기간
- 2003~2026
- 등재여부
- KCI 등재후보
- 십진분류
- KDC 569 DDC 620
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