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목차
Ⅰ. 서론 10
Ⅱ. 관련 연구 18
2.1 컬러 모형 18
2.1.1 RGB 컬러 모형 18
2.1.2 HSI 컬러 모형 19
2.1.3 CMY 컬러 모형 21
2.2 영역 분할 22
2.3 특징 영역의 추출 기법 25
2.3.1 템플리트 매칭 25
2.3.2 구문론적 접근방법 26
2.3.3 신경망(Neural Networks)을 이용한 방법 27
2.4 통계적 접근방법 29
Ⅲ. 특징영역의 적응적 추출 방법 32
3.1 표본영상의 특징영역 추출 35
3.1.1 전처리 과정 36
3.1.2 피크 추출 및 병합 38
3.1.3 특징영역 파라메타 추출 43
3.2 검사영상의 특징영역 추출 47
3.2.1 전처리 과정 48
3.2.2 피크 매칭 및 특징영역 추출 49
Ⅳ. 실험 및 고찰 56
4.1 실험 방법 56
4.2 실험 영상 57
4.3 표본영상의 특징 파라메타 추출 59
4.4 검사영상 65
4.5 검사영상의 특징영역 추출 76
Ⅴ. 결론 86
참고문헌 88
Abstract 95
그림 2-1. RGB 컬러 모형 19
그림 2-2. HSI 컬러 모형 20
그림 2-3. 워터쉐드에 의한 영역분할 23
그림 2-4. 통계적 기법을 이용한 패턴인식 시스템 31
그림 3-1. 컬러영상의 RGB 히스토그램 33
그림 3-2. 적응적 특징영역 추출의 블록도 34
그림 3-3. 표본영상의 전처리 과정 36
그림 3-4. R성분에 대한 히스토그램과 1차 미분 37
그림 3-5. 히스토그램에서의 피크의 병합 39
그림 3-6. 단일 피크일 경우 피크의 범위 40
그림 3-7. 피크가 두 개일 경우의 피크의 범위 41
그림 3-8. RG평면에 투영될 경우 피크가 될 후보 영역들의 관계 42
그림 3-9. 표본영상의 특징 파라메타 추출 블럭도 43
그림 3-10. RGB 공간에서의 픽셀의 경사도 46
그림 3-11. 검사영상의 특징영역 추출 블럭도 48
그림 3-12. 검사영상의 전처리 과정 49
그림 3-13. 표본영상과 검사영상의 관계 50
그림 3-14. 피크의 극좌표 51
그림 3-15. 표본영상과 검사영상의 피크들간의 대응 관계 52
그림 3-16. 표본영상과 검사영상의 원점을 대응시켰을 때의 관계 54
그림 4-1. 표본영상의 특징영역 추출 61
그림 4-2. 표본영상의 컬러 성분 히스토그램 65
그림 4-3. 검사영상 68
그림 4-4. 검사영상의 3차원 RGB 히스토그램 69
그림 4-5. 검사영상의 R, G, B 히스토그램 73
그림 4-6. 검사 영상의 R, G, B성분 히스토그램 76
그림 4-7. 통계적 방법과 적응적 방법의 동박추출 결과 81
표 4-1. 표본영상의 특징영역에 대한 특징 파라메타 62
표 4-2. 동박율과 적응적 방법에 의한 특징 파라메타 비교 82
표 4-3. 통계적 기법과 적응적 기법의 에러율 비교 84
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