K-means와 Fuzzy를 이용한 이미지 대비 향상

• 영문명: Improvement Contrast of Image Use to k-means and Fuzzy
• 발행기관: 한국IT마케팅학회
• 저자명: 안태현(Tae Hyun Ahn) 권영만(Young Man Kwon)
• 간행물 정보: 『한국IT마케팅학회 논문집』한국IT마케팅학회 논문집 1권 1호, 59~60쪽, 전체 2쪽
• 주제분류: 경제경영 > 경영학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2014.11.27

영문 초록

In this paper, we proposed the new algorithm that improves the contrast of the image. Generally, the image with bad contrast has a narrow dynamic range of gray values. So, we segmented that area of image using the K-means cluster algorithm. After that, we improved the dynamic range of each segment using INT method. As a result, we can get good contrasted image.

목차

Abstract

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 관련연구

Ⅲ. 실험

Ⅳ. 결론

참고문헌

키워드

퍼지 대비 개선 k-means Improvement Contrast INT(Intensification operator)