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이미지 경계값을 이용한 영역 추출 방법

Region Extraction Methodology Using Edge Values of Image

2000 가을 학술발표논문집(Ⅱ), 2000 Oct., 2000년, pp.449 - 451  

이승재 (강릉대학교 컴퓨터공학과) ,  김창화 (강릉대학교 컴퓨터공학과)

초록
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본 논문에서는 내용기반 이미지 검색 시스템을 제작하기 위하여 필수적으로 선행되어야 하는 이미지의 영역구분에 대한 새로운 방법인 경계값을 이용한 영역추출 방법을 소개한다. 빠르고 정확한 이미지 검색엔진을 구현하기 위하여 질의의 결과가 될 이미지들은 전처리기에 의하여 모든 영역을 추출한 뒤 각각의 영역에 따른 특성(feature)를 저장하고 있어야 한다. 정확한 질의 결과를 얻기 위하여는 정확히 영역을 추출할 수 있고 그 특성도 추출할 수 있는 전처리기를 사용하여야 한다. 또한 정확도만을 중시하여 너무 복잡한 알고리즘을 사용한다면 그 또한 실용적이지 못하게 된다. 경계값을 이용한 영역추출 방법은 이미지의 각 점에 대한 경계값(edge value)을 이용하여 그 경계값이 작은 점으로부터 시작하여 경계값이 큰 점들을 병합해 가면서 인접한 영역간의 크기, 색상 등을 고려하여 각각의 영역을 구분해 낸다. 이 방법의 가장 큰 특징은 텍스쳐(texture)를 제외한 일반적인 영역뿐 아니라 텍스쳐 포함하는 영역도 추출할 수 있는 점과 빠른 처리 속도에 있다.

AI 본문요약
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제안 방법

  • , 이에 지금까지 본 논문에서는 간단한 Sobel edge detector mask를 적용하여 리젼영역에서의 경계값은 텍스쳐 영역에서의 그것보다 상대적으로 작다는 점어), 착안하여 경계값이 Tr 이하인 점을 대상으로 씨드 영역을 구한 후 계속해서 병합해 나가면서 인접한 영역에 대해서는 그 상대적인 크기와 hue 값을 이용하여 병합해 리젼영역을 추출하였고, 경계값이 Tr 이상인 점들을 대상으로 텍스쳐 영역을 구하여 빠르면서도 리젼영역과 텍스쳐영 역을 동시에 추출할 수 있는 방법에 대하여 알아보았다.
  • 본 논문에서는 Sobel Edge Detection에 근거하여 각 점마다 edge value를 구하고, 하나의 리젼영역으로 구분될 수 있는 부분일수록 edge value의 값이 작다는 점을 이용하여 이 부분들을 병합하면서 리젼영역을 구한 후 리젼영역으로 포함되지 않은 부분을 대상으로 edge density, 색상유사도 등을 이용하여 텍스쳐 영 역을 구하 는 과정을 설명한다.
  • 이러한 특성에 착안하여 작은 edge value 값을 이용하여 리젼영역을 먼저 추출한 후 나머지 구역에서 텍스 쳐영역을 추출하는 방법을 사용한다.
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