Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | 최정순 | - |
dc.contributor.author | 도영후 | - |
dc.date.accessioned | 2020-02-11T03:55:25Z | - |
dc.date.available | 2020-02-11T03:55:25Z | - |
dc.date.issued | 2020-02 | - |
dc.identifier.uri | https://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/123628 | - |
dc.identifier.uri | http://hanyang.dcollection.net/common/orgView/200000437339 | en_US |
dc.description.abstract | 이미지 세분화는 이미지 데이터 분석에서 널리 다루어지는 주제 중 하나이다. 일반적으로 세분화 문제의 해결에는 분계법, 군집법,α-granule이 타원형의 형태를 가지고 내부의 화소 강도가 비교적 균일하다는 사전정보를 사용하여 분석을 진행하였다. 세분화 성능은 활동등고선법과 Chan-Vese 방법을 이용하여 비교하였다. 실험 결과 동질성 점수 및 F1 점수 모두 본 논문에서 제시한 방법론이 우수하였다. 메트로폴리스 알고리즘을 이용하여 추출된 함수의 계수 또한 Gelman-Rubin 통계량으로 확인한 결과 수렴하였다고 판단되어, 이를 통해 사전 정보를 이미지 세분화 이후의 분석 과정에서도 이용할 수 있음을 확인하였다. | - |
dc.publisher | 한양대학교 | - |
dc.title | 메트로폴리스 알고리즘을 이용한 이미지 세분화에 관한 연구 - 혈소판의 α-granule 이미지를 중심으로 | - |
dc.title.alternative | A Study on Image Segmentation Using Metropolis Algorithm - Focused on α-granule Images of Platelets | - |
dc.type | Theses | - |
dc.contributor.googleauthor | 도영후 | - |
dc.contributor.alternativeauthor | Younghoo Do | - |
dc.sector.campus | S | - |
dc.sector.daehak | 대학원 | - |
dc.sector.department | 응용통계학과 | - |
dc.description.degree | Master | - |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.