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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.12
- 수록면
- 85 - 92 (8page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2018.16.12.85
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복잡한 영상처리 알고리즘을 사용할 때 계산량을 줄이기 위해 슈퍼픽셀을 사용한다. 슈퍼픽셀은 특성이 유사한 픽셀들을 군집화하여 하나의 그룹으로 만드는 방법이다. 슈퍼픽셀은 영상처리의 전단계로 사용되기 때문에 빠르게 생성할 수 있어야 하고 영상의 에지 성분들을 잘 보존하여야 한다. 본 논문에서는 에지 성분을 잘 보존하면서도 계산량이 많지 않은 슈퍼픽셀 생성 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 먼저 기존의 k-mean 방법을 이용하여 영상의 슈퍼픽셀을 충분히 생성하고, 생성된 슈퍼픽셀들을 분석하여 유사한 슈퍼픽셀을 병합하는 방식으로 최종 슈퍼픽셀을 생성한다. 슈퍼픽셀을 병합할 때는 슈퍼픽셀에 대해서만 유사도를 측정하기 때문에 추가되는 계산량은 많지 않다. 실험 결과는 제안하는 방법으로 생성된 슈퍼픽셀이 기존 방법에 의해 생성된 슈퍼픽셀에 비해 보다 정확하게 에지 성분들을 보존하는 것을 보여준다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. SLIC 슈퍼픽셀 분할 방법
Ⅲ. 제안하는 슈퍼픽셀 생성 방법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
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[학술지(정기간행물)] - R. Achanta / 2012 / SLIC superpixels compared to state-of-the-art superpixel methods / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 34 (11) : 2274 ~ 2282
[학술지(정기간행물)] - Y. Li / 2015 / Kernel regression in mixed feature spaces for spatio-temporal saliency detection / Computer Vision and Image Understanding 135 : 126 ~ 140
[학술지(정기간행물)] - S. Kang / 2014 / A novel depth image enhancement method based on the linear surface model / IEEE Transactions on Consummer Electronics 60 (4) : 710 ~ 718
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