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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.7
- 수록면
- 1,116 - 1,126 (11page)
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Image segmentation is widely used in the pre-processing stage of image analysis and, therefore, the accuracy of image segmentation is important for performance of an image-based analysis system. An efficient image segmentation method is proposed, including a filtering process for super-pixels, improved saliency map information, and a merge process. The proposed algorithm removes areas that are not equal or of small size based on comparison of the area of smoothed superpixels in order to maintain generation of a similar size super pixel area. In addition, application of a bilateral filter to an existing saliency map that represents human visual attention allows improvement of separation between objects and background. Finally, a segmented result is obtained based on the suggested merging process without any prior knowledge or information. Performance of the proposed algorithm is verified experimentally.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 기존 방법들의 문제점
3. 제안하는 영상분할 방법
4. 실험 결과 및 고찰
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
[학술대회논문] - N. Jain / 2013 / Image Segmentation :A Short Survey / Proceeding of Confluence 2013: The Next Generation Information Technology Summit : 380 ~ 384
[학술지(정기간행물)] - A.P. Vartak / 2013 / Colour Image Segmentation-A Survey / International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering 3 (2) : 2250 ~ 2459
[학술지(정기간행물)] - Z. Tu / 2005 / Image Parsing : Unifying Segmentation, Detection, and Recognition / International Journal of Computer Vision 63 (2) : 113 ~ 140
[학술지(정기간행물)] - Ch. H. Bindu / 2012 / An Efficient Medical Image Segmentation Using Conventional OTSU Method / International Journal of Advanced Science and Technology 38 (1) : 67 ~ 74
[학술지(정기간행물)] - M.-N. Wu / 2007 / Brain Tumor Detection Using Color-Based K-Means Clustering Segmentation / Intelligent Information Hiding and Multimedia Signal Processing 2 : 245 ~ 250
[학술지(정기간행물)] - A.P. Vartak / 2013 / Colour Image Segmentation-A Survey / International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering 3 (2) : 2250 ~ 2459
[학술지(정기간행물)] - Z. Tu / 2005 / Image Parsing : Unifying Segmentation, Detection, and Recognition / International Journal of Computer Vision 63 (2) : 113 ~ 140
[학술지(정기간행물)] - Ch. H. Bindu / 2012 / An Efficient Medical Image Segmentation Using Conventional OTSU Method / International Journal of Advanced Science and Technology 38 (1) : 67 ~ 74
[학술지(정기간행물)] - M.-N. Wu / 2007 / Brain Tumor Detection Using Color-Based K-Means Clustering Segmentation / Intelligent Information Hiding and Multimedia Signal Processing 2 : 245 ~ 250
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