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논문 상세정보

유전자 알고리즘을 이용한 흑백 이미지 생성 기법

Gray Image Generation Methods Using Genetic Algorithm

초록

이 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 기존 이미지와 유사한 흑백 이미지를 자동으로 생성하는 기법을 제안한다. 유전자 알고리즘을 현실 문제에 적용하기 위해 가장 중요한 설계 요소인 유전자 모델링을 어떻게 할 것인지에 대하여 2가지 기법을 제안하였다. 제안한 각 기법을 이용하여 2가지 크기의 흑백 영상으로 실험을 진행하였다. 실험 결과, 이미지 생성을 위한 유전자 모델링에 있어서 각 기법의 진화 성능에 큰 차이가 있음을 확인하였다. 따라서 향후 기존 이미지와 유사한 이미지를 생성하거나, 서로 다른 이미지를 합성한 이미지를 생성하기 위해 빠르고 자연스럽게 학습시키기 위해서는 유전자 모델링을 신중하게 결정해야 함을 파악할 수 있다.

Abstract

In this paper, we propose a method to automatically generate gray images similar to existing images using genetic algorithms. We have proposed two techniques for gene modeling, which is the most important design element to apply genetic algorithm to real field problems. Experiments were performed on two different sizes of gray images using each of the proposed techniques. Experimental results show that there is a large difference in the evolutionary performance of each technique in gene modeling for image generation. Therefore, it can be understood that gene modeling should be carefully decided in order to generate an image similar to the existing image in the future, or to learn quickly and naturally to generate an image synthesized from different images.

본문요약 

문제 정의
  • 본 논문에서는 기존 이미지를 이용하여 흑백 이미지를 생성하는 두 가지 방법을 제안한다.

    본 논문에서는 기존 이미지를 이용하여 흑백 이미지를 생성하는 두 가지 방법을 제안한다. 제2장에서는 흑백 영상을 생성하기 위해 제안된 2가지 유전 알고리즘과 실험 방법을 기술하고, 제3장에서 실험 결과를 기술한다.

  • 본 논문에서는 흑백 이미지 생성을 위한 2 가지 유전 알고리즘을 제안하고 그 결과를 비교하였다.

    본 논문에서는 흑백 이미지 생성을 위한 2 가지 유전 알고리즘을 제안하고 그 결과를 비교하였다. 첫 번째 제안 기법은 흑백 이미지 전체를 하나의 유전자로 모델링하여 진화시키는 것이었으며 두번째 제안 기법은 이미지를 16 x 16 크기의 이미지로 분할하여 개별적으로 진화시키는 기법이었다.

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