삭제

최종 임계값을 기준으로 주어진 영상을 배경과 전경으로 분리하는 영상을 분할하는 방법에 있어서,상기 영상의 평균밝기를 나타내는 그레이 레벨을 초기 중심 임계값으로 설정하고, 오츠 알고리즘의 클래스간 분산이 증가하는 방향을 검출하는 제1단계와,미분 가중치의 절대값이 단위 그레이 레벨 미만이 되는 직전까지 경사 상승법을 이용하여 상기 초기 중심 임계값에서 오츠 알고리즘의 클래스간 분산이 증가하는 방향에 위치하는 새로운 중심 임계값을 산출하는 제2단계와, 상기 미분 가중치의 절대값이 단위 그레이 레벨 미만으로 되는 경우 부호는 그대로 두고 값을 단위 그레이 레벨로 조정 후 미분 가중치의 부호가 변하는 변곡점을 찾고, 상기 변곡점에 해당하는 그레이 레벨과 상기 변곡점 이전 단계의 그레이 레벨 중에서 오츠 알고리즘의 클래스간 분산이 큰 값을 갖는 그레이 레벨을 최종 임계값을 설정하는 제3단계를 포함하고,상기 제1단계는상기 영상의 평균 밝기에 해당하는 그레이 레벨을 구하는 제1-1단계와,초기 중심 임계값(T)을 상기 제1-1단계에서 구한 평균 밝기에 해당하는 그레이 레벨로 설정하고, 상기 초기 중심 임계값으로부터 좌측으로 일정한 그레이 레벨만큼 이격된 위치를 좌측 임계값(T_L)으로 설정하고, 상기 초기 중심 임계값으로부터 우측으로 일정한 그레이 레벨만큼 이격된 위치를 우측 임계값(T_R)으로 설정하는 제1-2단계와,상기 좌측 임계값(T_L) 및 상기 우측 임계값(T_R)에 대한 오츠 알고리즘의 클래스간 분산을 구하는 제1-3단계와,상기 좌측 임계값(T_L)에 대한 오츠 알고리즘의 클래스간 분산과 상기 우측 임계값(T_R)에 대한 오츠 알고리즘의 클래스간 분산을 비교하고, 둘 중에서 큰 값을 새로운 중심 임계값으로 설정하고, 상기 초기 중심 임계값을 이전 단계 중심 임계값으로 설정하는 제1-4단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상분할방법.

제2항에 있어서,상기 제2단계는상기 새로운 중심 임계값과 이전 단계 중심 임계값 사이의 그레이 레벨 변화량 대비 오츠 알고리즘의 클래스간 분산 변화량으로 구해지는 미분값을 계산하는 제2-1단계와,상기 제2-1단계에서 구해진 미분값에 속도 가중치를 곱한 미분 가중치를 구하는 제2-2단계와,상기 새로운 중심 임계값을 이전 단계의 중심 임계값으로 설정하고, 상기 이전 단계의 중심 임계값에 상기 제2-2단계에서 구해진 미분 가중치를 더한 값으로 계산되는 그레이 레벨을 새로운 중심 임계값으로 설정하는 제2-3단계와,상기 제2-1단계 내지 상기 제2-3단계를 상기 제2-2단계에서 구해진 미분 가중치의 절대값이 단위 그레이 레벨보다 작아지기 전까지 반복하는 제2-4단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상분할방법.

제3항에 있어서,상기 제3단계는상기 새로운 중심 임계값과 이전 단계 중심 임계값 사이의 그레이 레벨 변화량 대비 오츠 알고리즘의 클래스간 분산 변화량으로 구해지는 미분값을 계산하는 제3-1단계와,상기 새로운 중심 임계값을 이전 단계 중심 임계값으로 설정하고, 상기 제3-1단계에서 구해진 미분값 부호 방향으로 단위 그레이 레벨을 이동시킨 값을 새로운 중심 임계값으로 설정하는 제3-2단계와,상기 제3-1단계에서 구한 미분값의 부호 방향이 변경될 때까지 상기 제3-1단계 및 상기 제3-2단계를 반복 수행하는 제3-3단계를 포함하고,상기 제3-3단계에서 새로운 중심 임계값과 이전 단계 중심 임계값의 오츠 알고리즘의 클래스간 분산을 비교하여 큰 값을 갖는 중심 임계값을 이분 영상의 최종 임계값으로 설정하는 제3-4단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상분할방법.

제2항 내지 제4항 중에서 선택된 어느 한 항에 있어서,상기 단위 그레이 레벨은 '1'인 것을 특징으로 하는 영상분할방법.

삭제

영상의 배경과 전경으로 분리하는 그레이 레벨의 임계값을 설정하는 방법에 있어서,상기 영상의 평균밝기를 나타내는 그레이 레벨을 초기 중심 임계값으로 설정하고, 오츠 알고리즘의 클래스간 분산이 증가하는 방향을 검출하는 제1단계와,미분 가중치의 절대값이 단위 그레이 레벨 미만이 되는 직전까지 경사 상승법을 이용하여 상기 초기 중심 임계값에서 오츠 알고리즘의 클래스간 분산이 증가하는 방향에 위치하는 새로운 중심 임계값을 산출하는 제2단계와, 상기 미분 가중치의 절대값이 단위 그레이 레벨 미만으로 되는 경우 부호는 그대로 두고 값을 단위 그레이 레벨로 조정 후 미분 가중치의 부호가 변하는 변곡점을 찾고, 상기 변곡점에 해당하는 그레이 레벨과 상기 변곡점 이전 단계의 그레이 레벨 중에서 오츠 알고리즘의 클래스간 분산이 큰 값을 갖는 그레이 레벨을 최종 임계값을 설정하는 제3단계를 포함하고,상기 제1단계는상기 영상의 평균 밝기에 해당하는 그레이 레벨을 구하는 제1-1단계와,초기 중심 임계값(T)을 상기 제1-1단계에서 구한 평균 밝기에 해당하는 그레이 레벨로 설정하고, 상기 초기 중심 임계값으로부터 좌측으로 일정한 그레이 레벨만큼 이격된 위치를 좌측 임계값(T_L)으로 설정하고, 상기 초기 중심 임계값으로부터 우측으로 일정한 그레이 레벨만큼 이격된 위치를 우측 임계값(T_R)으로 설정하는 제1-2단계와,상기 좌측 임계값(T_L) 및 상기 우측 임계값(T_R)에 대한 오츠 알고리즘의 클래스간 분산을 구하는 제1-3단계와,상기 좌측 임계값(T_L)에 대한 오츠 알고리즘의 클래스간 분산과 상기 우측 임계값(T_R)에 대한 오츠 알고리즘의 클래스간 분산을 비교하고, 둘 중에서 큰 값을 새로운 중심 임계값으로 설정하고, 상기 초기 중심 임계값을 이전 단계 중심 임계값으로 설정하는 제1-4단계를 포함하고,상기 제2단계는상기 새로운 중심 임계값과 이전 단계 중심 임계값 사이의 그레이 레벨 변화량 대비 오츠 알고리즘의 클래스간 분산 변화량으로 구해지는 미분값을 계산하는 제2-1단계와,상기 제2-1단계에서 구해진 미분값에 속도 가중치를 곱한 미분 가중치를 구하는 제2-2단계와,상기 새로운 중심 임계값을 이전 단계의 중심 임계값으로 설정하고, 상기 이전 단계의 중심 임계값에 상기 제2-2단계에서 구해진 미분 가중치를 더한 값으로 계산되는 그레이 레벨을 새로운 중심 임계값으로 설정하는 제2-3단계와,상기 제2-1단계 내지 상기 제2-3단계를 상기 제2-2단계에서 구해진 미분 가중치의 절대값이 단위 그레이 레벨보다 작아지기 전까지 반복하는 제2-4단계를 포함하며,상기 제3단계는상기 새로운 중심 임계값과 이전 단계 중심 임계값 사이의 그레이 레벨 변화량 대비 오츠 알고리즘의 클래스간 분산 변화량으로 구해지는 미분값을 계산하는 제3-1단계와,상기 새로운 중심 임계값을 이전 단계 중심 임계값으로 설정하고, 상기 제3-1단계에서 구해진 미분값 부호 방향으로 단위 그레이 레벨을 이동시킨 값을 새로운 중심 임계값으로 설정하는 제3-2단계와,상기 제3-1단계에서 구한 미분값의 부호 방향이 변경될 때까지 상기 제3-1단계 및 상기 제3-2단계를 반복 수행하는 제3-3단계를 포함하고,상기 제3-3단계에서 새로운 중심 임계값과 이전 단계 중심 임계값의 오츠 알고리즘의 클래스간 분산을 비교하여 큰 값을 갖는 중심 임계값을 이분 영상의 최종 임계값으로 설정하는 제3-4단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상의 배경과 전경을 분리하는 그레이 레벨의 임계값을 설정하는 방법.