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논문 기본 정보

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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지(A) 정보과학회논문지(A) 제22권 제10호
발행연도
1995.10
수록면
1,416 - 1,425 (10page)

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최근 몇 년 동안 영상 데이타 압축기술은 영역 또는 모델에 기반을 두고 발전되어 왔다. 이 방법은 영상 내에서 중복되는 데이타를 제거하기 위하여 같은 특성을 갖는 영역 또는 객체들을 찾아내어 각각의 특성에 적합한 부호화를 함으로써 높은 압축율을 얻는 방법이다. 그러나 이 방법은 영상을 얼마나 정확하게 분할하는가에 크게 좌우되기 때문에 정확한 분할을 위한 알고리즘이 필요하다. Kunt 와 그의 동료들이 제안한 알고리즘은 다항식 근사항수의 근사오차를 사용하여 영상을 분할하고 근사함수의 계수 및 윤곽선 정보를 부호화하여 높은 압축율을 얻을 수 있었으나 근사오차를 계산하는데 많은 계산량이 필요하고 분할을 위한 문턱치를 정하기에 많은 어려움이 있다. 본 고에서는 영역분할 과정에서 통계적인 방법 특히 평균 분포에 기반을 둔 ShortCut 방법을 도입함으로써 영상의 통계학적 특성을 고려하여 분할된 영역의 수를 최소화하며, 계산시간을 줄이는 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 분할 후에 넓은 영역의 균질한 블럭들을 찾아낼 수 있고 이를 위한 문턱치도 분할 단계별로 변경시킬 필요가 없다. 실험 영상에 적용하였을 때 영상의 질을 유지하연서 분할을 위한 계산시간을 눈에 띄게 줄일 수 있었고 분할 후의 영역의 수가 감소되었다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 다항식 함수의 근사

3. 영상 분할을 의한 측정자

4. 영역의 표현 및 근사영역의 합병

5. 실험 및 결과

6. 결론

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