텍스쳐 방향특징에 의한 비교사 텍스쳐 영상 분할

Unsupervised Texture Image Segmentation with Textural Orientation Feature

텍스쳐 분석은 장면 분할, 물체 인식, 모양과 깊이 인식 등의 많은 영상 처리 분야에서 중요한 기술 중의 하나이다. 그러나 실영상에 포함된 다양한 텍스쳐 성분에 대해서 보편적으로 적용 가능한 효율적인 방법들에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 텍스쳐 인식을 위해서 비교사 학습 방법에 기반 한 효율적인 텍스쳐 분석 기법을 제안한다. 제안된 방법은 텍스쳐 영상이 지닌 방향특징 정보로서 각(angle)과 강도(power)를 추출하여 자기 조직화 신경회로망에 의해서 블록기반으로 군집화(clustering)된다. 비교사적 군집 결과는 통합(merging)과 불림(dilation) 과정을 통해서 영상에 내재된 텍스쳐 성분의 분할을 수행한다. 제안된 시스템의 성능 평가를 위해서는 다양한 형태의 다중 텍스쳐 영상을 생성하여 적용한 후 그 유효성을 보인다.