Abstract
In computer vision research, binarization procedure is one of the most frequently used tools to discriminate target objects from background in grey level binary image. Fuzzy binarization is a reliable technique in environment with high uncertainty such as medical image analysis by setting the threshold as the average of minimum and maximum brightness with triangle type fuzzy membership function. However, this technique is also known as contrast sensitive method thus its discrimination power is not so great when the image has low contrast difference between objects and backgrounds and suffer from information loss as a result. Thus, in this paper, we propose a fuzzy binarization using ART2 algorithm to handle such low contrast image analysis. Proposed ART2 algorithm is applied to determine the medium point of membership function in the fuzzy binarization paradigm. The proposed methods shows low information loss rate in our experiment.
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 영상의 가장 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 크지 않은 경우에는 소속 함수 구간을 효율적으로 설정할 수 없어 이진화를 효과적으로 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 ART2 알고리즘을 적용하여 각 클러스터의 중심 값을 구한다. 그리고 각 클러스터의 중심 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, 기존의 퍼지 이진화 방법보다 정보 손실이 적은 것을 확인하였다.