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크기 및 대조 기반의 Connected Operator를 이용한 효과적인 수리형태학적 영상분할

Title
크기 및 대조 기반의 Connected Operator를 이용한 효과적인 수리형태학적 영상분할
Other Titles
An Efficient Morphological Segmentation Using a Connected Operator Based on Size and Contrast
Author
문영식
Issue Date
2005-11
Publisher
대한전자공학회
Citation
전자공학회논문지 - SP, v. 42, No. 6, Page. 33 - 42
Abstract
본 논문에서는 영역 기반 부호화를 위해 수리형태학 연산자를 이용한 영역 분할 알고리즘을 제안한다. 수리형태학을 이용한 영상 분할은 단순화, 마커 추출, 영역 결정의 세 단계로 구성된다^([1-4]). 단순화 단계는 분할을 용이하게 하기 위하여 영상의 복잡한 부분들을 제거하는 단계이고, 마커 추출단계는 단순화 과정을 거친 영상으로부터 각 영역의 초기 기준 영역을 찾는 과정이다. 영역 결정단계는 추출된 마커로부터 각 영역의 경계를 결정하는 단계이다. 단순화를 위해 기존 평탄면 필터를 효과적으로 개선한 크기와 대조를 고려한 효과적인 Connected Operator를 사용한다^([5]). 마커 추출 과정에서 원영상으로 복원된 영역은 제외시키고 나머지 부분에서 크기와 대조가 일정값 이상인 영역을 마커로 결정한다. 생성된 모든 마커와 Hierarchical Watershed algorithm을 이용하여 초기 영상 분할을 하고 영역 병합과정에서는 영역 수에 대한 화질의 저하를 최소로 하는 영역 병합 알고리즘을 제안한다. 동시에, 시각적 특성을 고려하여 일정 대조 이상인 영역 쌍은 병합에서 제외시킨다. 실험 결과에서 제안된 마커 추출 방법이 화질을 많이 저하시키지 않는 범위 내에서 적은 수의 마커를 추출하며, 영역 병합과정을 통해 많은 불필요한 영역들을 병합할 수 있음을 보인다. In this paper, we propose an efficient segmentation algorithm using morphological grayscale reconstruction for region-based coding. Each segmentation stage consists of simplification, marker extraction and decision. The simplification removes unnecessary components to make an easier segmentation. The marker extraction finds the flat zones which are the seed points from the simplified image. The decision is to locate the contours of regions detected by the marker extraction. For the simplification, we use a new connected operator based on the size and contrast. In the marker extraction stage, the regions reconstructed to original values are excluded from the candidate marker. For the other regions, the regions which are larger than structuring elements or have higher contrast than a threshold value are selected as markers. For the initial segmentation, the conventional hierarchical watershed algorithm and the extracted markers are used. Finally in the region merging stage, we propose an efficient region merging algorithm which preserves a high quality in terms of the number of regions. At the same time, the pairs which have higher contrast than a threshold are excluded from the region merging stage. Experimental results show that the proposed marker extraction method produces a small number of markers, while maintaining high quality and that the proposed region merging algorithm achieves a good performance in terms of the image quality and the number of regions.
URI
http://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE00657785&language=ko_KRhttp://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/111777
ISSN
1229-6384
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COLLEGE OF COMPUTING[E] > COMPUTER SCIENCE(소프트웨어학부) > Articles
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