초록
이진 형태론적 골격(MS: morphology skeleton) 영상점들은 이들의 정보만으로 원영상을 그대로 복원시킬 수 있는 특징이 있기 때문에, 이 골격 정보를 패턴 인식 및 영상통신에 적용할 수 있다. 한편 기존의 MS는 처리시간이 많이 걸릴 뿐만 아니라 골격점들은 중복도가 높다. 이러한 결점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 중복도가 영(zero)인 골격영상을 얻는 새로운 직접 총체적 최소 골격화 방법을 제안하고 이를 DGMS(direct globally minimal sketeton)로 정의한다. 이 방법으로 $256{\times}256$ 이진영상 GIRL에 대한 실험 결과 기존의 총체적 최소 골격화(GMS: globally minimal skeleton)보다 처리 시간이 감축되고, 골격점의 수에서 1.5~6.5% 정도 감소하는 결과를 얻었다.
Original binary image can be reconstructed by morphological bymorphological skeleton(MS) image. And then, the information of MS image points can be applied to a pattern recognition andimage communication. But if we apply MS to a pattern recognition and image communication, there are two problems. That is to say, binary MS processing times is long and skeleton points of MS are high redundancy. And then, to solve these problems, this paper proposes DGMS. After simulating by the proposed method to $256{\times}256$ binary image which is GIRL, we reduce processing time and skeleton points about 1.5~6.5% comparing with the result of GMS method.