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학술저널
저자정보
은현준 (Korea Advanced Institute of Science and Technology) 김윤형 (Korea Advanced Institute of Science and Techonology) 정찬호 (Hanbat National University) 김창익 (Korea Advanced Institute of Science and Techonology)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제43권 제1호
발행연도
2018.1
수록면
20 - 23 (4page)
DOI
10.7840/kics.2018.43.1.20

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본 논문에서는 SLIC을 위한 적응적 초기 군집 중심 샘플링 방법을 제안한다. 기존 SLIC 방법의 격자 형태의 초기 군집 중심 샘플링 방법과는 다르게 제안하는 방법은 각각의 초기 군집 중심을 인접한 초기 군집 중심들과 컬러 차이가 큰 픽셀로 정의한다. 이는 각 수퍼픽셀의 균질성을 높여주며, 수퍼픽셀이 영상의 경계선을 더 잘 고수하도록 한다. BSD500 데이터 셋에 대해 성능비교 평가를 수행하였으며, 제안하는 방법이 더 높은 성능을 가짐을 보였다. 본 연구는 수퍼픽셀 분할 방법개선에 실질적인 도움이 될 것으로 판단된다.
#Superpixels #SLIC #Adaptive initial cluster centers #k-means clustering

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 방법
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
References

참고문헌 (6)

참고문헌 신청
J.-H. Nam and B.-G. Kim, “Efficient image segmentation algorithm based on improved saliency map and superpixel,” J. Korea Multimedia Soc., vol. 19, no. 7, pp. 1116- 1126, Jul. 2016. R. Achanta, et al., “SLIC superpixels compared to state-of-the-art superpixel methods,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol. 34, no. 11, pp. 2274-2282, May 2012. D. Martin, et al., “A database of human segmented natural images and its application to evaluating segmentation algorithms and measuring ecological statistics,” in Proc. 8th Int. Conf. Comput. Vis., pp. 416-423, Jul. 2001. D. Martin, et al., “Learning to detect natural image boundaries using local brightness, color, and texture cues,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol. 26, no. 5, pp. 530-549, Jan. 2004. M. Y. Lui, et al., “Entropy rate superpixel segmentation,” in Proc. IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit., pp. 2097-2104, Jun. 2011.

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