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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2008 가을 학술발표논문집 제35권 제2호(C)
발행연도
2008.10
수록면
446 - 451 (6page)

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본 논문에서는 로그 우도비(Log-Likelihood ratio) 영상과 그래프 컷(Graph cut) 알고리즘을 이용한 영상분할 방법을 제안한다. 사용자에 의해 입력 영상 내에서 객체와 배경을 분리하고자 하는 영역이 선택되면, 가장 먼저 선택된 영역 내의 히스토그램과 영역 밖의 히스토그램을 이용하여 두 히스토그램이 가장 잘 분별되는 특징값을 찾는다. 이때 히스토그램의 분별력 평가를 위한 척도로는 로그함수의 분산율이 사용된다. 다음은 두 히스토그램을 가장 잘 분별하는 특징값을 이용하여 로그 우도비 영상을 셍성한 후 미디언(Median) 필터링을 수행한다. 마지막으로 로그 우도비 영상으로부터 객체와 배경에 대한 히스토그램을 생성하여 그래프 컷 알고리즘의 데이터 항 입력으로 사용하여 선택된 영역을 객체와 배경으로 구분한다. 이때 사용자에 의해 선택된 영역이 배경 정보를 많이 포함하게 되어 로그 우도비 영상이 부정확하게 생성된 문제를 해결하기 위해, 객체와 배경 히스토그램을 갱신하면서 반복적으로 그래프 컷 알고리즘을 적용한다. 버클리 영상 분할 데이터를 이용한 실험 결과 GrabCut 알고리즘에 비해 결과가 정확하며 알고리즘의 수행시간이 GrabCut 알고리즘에 비해 크게 단축되었음을 확인할 수 있었다.

목차

요약
1. 서론
2. 로그 우도비 영상 [8]
3. 그래프 컷 [3]
4. 로그 우도비 영상과 그래프 컷을 이용한 영상 분할방법
5. 실험 결과
6. 결론
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