신경회로망과 다중스케일 Bayesian 영상 분할 기법을 이용한 결 분할

김태형; 엄일규; 김유신

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김태형 엄일규 김유신

저널정보: 대한전자공학회 전자공학회논문지-SP 전자공학회논문지 SP편 제42권 제4호

발행연도: 2005.7

수록면: 39 - 48 (10page)

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본 논문에서는 Bayesian 추정법과 신경회로망을 이용한 새로운 결 분할 방법을 제안한다. 신경회로망의 입력으로는 다중스케일을 가지는 웨이블릿 계수와 인접한 이웃 웨이블릿 계수들의 문맥정보를 사용하고, 신경회로망의 출력을 사후 확률로 모델링한다. 문맥정보는 HMT(Hidden Markov Tree) 모델을 이용하여 구한다. 제안 방법은 HMT를 이용한 ML(Maximum Likelihood) 분할 보다 더 우수한 결과를 보여준다. 또한 HMT를 이용한 결 분할 방법과 제안 방법을 이용한 결 분할 각각에 HMTseg라고 불리는 다중 스케일 Bayesian 영상 분할 기술을 이용하여 후처리를 행한 결 분할 또한 제안 방법이 우수함을 보여준다.

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[학술지(정기간행물)] - R. M. Haralick / 1979.05 / Statistical and Structural Approaches to Texture 67 no. 5 : 786 ~ 809

[학술지(정기간행물)] - T. R. Reed / 1993. / A Review of Recent Texture segmentation and Feature Extraction Techniques 57 : 359 ~ 372

[학술지(정기간행물)] - P. C. Chen / 1979. / Segmentation by Texture Using a Co-Occurrence Matrix and a Split-and-Merge Algorithm 10 : 172 ~ 182

[학술지(정기간행물)] - C. H. Chen / 1998. / The Handbook of Pattern Recognition and Computer Vision : 207 ~ 248

[학술지(정기간행물)] - Tuceryan / 1992.08 / Moment Based Texture Segmentation

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