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한국정보과학회 데이터베이스 소사이어티 데이타베이스연구 데이타베이스 연구 제21권 제1호
발행연도
2005.4
수록면
1 - 12 (12page)

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영상 세그멘테이션 (segmentation)은 영상 내의 관심 대상이 되는 물체의 영역을 추출하기 위해서 널리 연구되어 왔다. 본 연구에서는 그레이 영상에서 영역 확장(region growing)에 기초한 영상 세그멘테이션 알고리즘을 설계하고 이를 구현한다. 영상은 먼저 블록으로 나누어지고, 각 블록에 대하여 블록 내의 픽셀들의 명암도를 평균한 대표 명암도 (representative intensity)가 결정된다. 특정 블록으로부터 시작하여 비슷한 특성을 가진 인접 블록을 병합하는 방식으로 세그멘테이션이 진행되며, 인접 블록의 병합 여부는 병합 임계값(merging threshold)에 따라 결정된다.
본 논문에서 제시된 영상 세그멘테이션 알고리즘은 대부분의 영상 세그멘테이션 기법에서 채택하고 있는 영상 필터링이나 블러링 등의 노이즈를 제거하기 위한 전처리 과정이 불필요하기 때문에 빠르고, 과잉 세그멘테이션의 가능성을 감소시켰으며, 관심 대상이 되는 물체의 영역을 복수 개 포함하고 있는 그레이 영상에서의 영상 세그멘테이션에 적합하게 설계되었다. 제안한 알고리즘을 검증하기 위하여 여러 가지 범주로부터 선택된 영상들을 대상으로 실험한 결과, 대부분의 영상에서 목표 물체의 영역을 추출할 수 있었다.
#영상처리 #영상 세그멘테이션 #Image Processing #Image Segmentation

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 블록화를 이용한 영역확장 영상 세그멘테이션
3. 시스템 구현
4. 실험 및 결과 분석
5. 결론
참고문헌

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