계층적 영상구조에서 통계적 방법에 의한 영상분할

A Statistical Image Segmentation Method in the Hierarchical Image Structure

본 논문에서는 영상분할에 이용되는 대부분의 기존방법들에서의 문제점을 해결하기 위해 입력 영상으로부터 형성된 계층적 피라밋 영상구조를 이용하여 영상을 분할하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 통계적 방식에 의한 물체검출 및 묘사과정으로 이루어져 있다. 물체검출 방법에서는 계층적 영상구조에서 발생하는 클러스터링의 유효성 문제를 해결하기 위해 통계적 IFSVR 알고리듬과 FSVR 알고리듬을 제안하였고, 이를 이용하여 관심대상 화소를 검출하였다. 물체묘사 방법은 고해상도 레벨로 검출된 최적 물체화소를 투사하고 처리하기 위해 톱다운 추적방식인 반복 알고리듬을 제안하였다. 시뮬레이션을 통하여 2진 영상과 실영상 모두에서 제안된 분할방법을 분석하였고, 그 결과 계층적 피라밋구조에 기초를 둔 접근방법이 영상분할에 대한 유용한 특성을 가지고 있음을 입증하였으며, 병렬처리기에서 처리된다면 각 알고리듬이 n${\times}$n 영상에 대해 0(log n)의 계산량이 요구된다.

In this paper, the image segmentation method based on the hierarchical pyramid image structure of reduced resolution versions of the image for solving the problems in the conventional methods is presented. This method is described the object detection and delineation by statistical approach. In the object detection method, IFSVR( Inverse-father-son variance ratio) method and FSVR(father-son variance ratio ) method are proposed for solving clustering validity problem occurred In the hierarchical pyramid image structure. An optimal object pixel Is detected at some level by this method. In the object delineation method, the iterative algorithm by top-down traversing method is proposed for moving the optimal object pixel to levels of higher resolution. Using the computer simulation, the results by the proposed statistical methods and object traversing method are investigated for the binary Image and the real image. At the results of computer simulation, the proposed methods of image segmentation based on the hierarchical pyramid Image structure seem to have useful properties and deserve consideration as a possible alternative to existing methods of image segmentation. The computation for the proposed method is required 0(log n) for n${\times}$n input image.