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문제 정의
- 본 논문에서는 기존의 방법들이 시간이 오래 걸리거나 알고리즘이 복잡하기 때문에 보다 간단하고, 빠른 방법을 제안하여 타원을 추출하고자 한다.
- 본 논문에서는 영상 분할단계로부터 초기 클러스터 개수와 중심위치를 입력받는데 이것은 초기 클러스터 개수와 중심위치를 임의로 주어야만 하는 FCM(Fuzzy C-means)알고리즘[4]을 보안하고자 한 것이다. 즉, 초기 클러스터 수와 중심위치에 민감한 기존의 FCM방법을 개선한 방법으로서 자동적으로 초기 클러스터 수와 중심이 주어지기 때문에 알고리즘이 수렴하는데 필요한 수행시간을 단축할 수 있다.
- 본 논문에서는 제안한 알고리즘에 대해서 그림 6, 7과 같이 실제 영상과 도형 영상 등에 대해서 실험을 해 보았다. 그림 6에서 볼 수 있듯이 (a)영상에서는 얼굴영상에 근접한 타원을 추출하였고 (경영상에서는 두 개의 타원 영역이 존재할 경우에도 두 개의 타원을 모두 추출하고 있음을 볼 수 있다.
- 본 논문에서는 타원 영역을 추출하기 위해 이진화된 영상에서 영상 클러스터링 단계로부터 입력받은 최소 인접 사각형 영역 내에 다음과 같은 방법으로 초기 타원을 설 정한다.
- 본 논문에서는 퍼지 영상분할 방법을 이용한 개선된 퍼지 Cmeans 기법을 통해서 타원을 주출하는 알고리즘을 제안하였다. 이것은 초기 클러스터 개수와 중심위치에 민감한 영향을 보이는 기존의 퍼지 C-means 알고리즘의 단점을 퍼지 영상분할단계로 보완한 것이다.
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