Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2015.10a
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  • Pages.1597-1599
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  • 2015
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Automatic Source Classification Algorithm using Mean-Shift Clustering and stepwise merging in Color Image

컬러영상에서 Mean-Shift 군집화와 단계별 병합 방법을 이용한 자동 원료 선별 알고리즘

  • Kim, Sang-Jun (Dept. of Computer Engineering, Keimyung University) ;
  • Jang, JiHyeon (Dept. of Computer Engineering, Keimyung University) ;
  • Ko, ByoungChul (Dept. of Computer Engineering, Keimyung University)
  • 김상준 (계명대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 장지현 (계명대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 고병철 (계명대학교 컴퓨터공학과)
  • Published : 2015.10.28
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Abstract

본 논문에서는 곡물이나 광석 등의 원료들 중에서 양품 및 불량품을 검출하기 위해, Color CCD 카메라로 촬영한 원료영상에서 Mean-Shift 클러스터링 알고리즘과 단계별 병합 방법을 제안하고 있다. 먼저 원료 학습 영상에서 배경을 제거하고 영상 색 분포정도를 기준으로 모폴로지를 이용하여 영상의 전경맵을 얻는다. 전경맵 영상에 대해서 Mean-Shift 군집화 알고리즘을 적용하여 영상을 N개의 군집으로 나누고, 단계별로 위치 근접성, 색상대푯값 유사성을 비교하여 비슷한 군집끼리 통합한다. 이렇게 통합된 원료 객체는 영상채널마다의 연관관계를 반영할 수 있도록 RG/GB/BR의 2차원 컬러분포도로 표현한다. 원료 객체별로 변환된 2차원 컬러 분포도에서 분포의 주성분의 기울기와 타원들을 생성한다. 객체별 분포 타원은 테스트 원료 영상데이터에서 양품과 불량품을 검출하는 임계값이 된다. 본 논문에서 제안한 방법으로 다양한 원료영상에 실험한 결과, 기존 선별방식에 비해 사용자의 인위적 조작이 적고 정확한 원료 선별 결과를 얻을 수 있었다.

Keywords