초록
칼라 영상 분할의 한 방법으로 fuzzy C-means를 이용한 방법이 많이 연구되었으나, 이 방법은 클러스터의 개수가 정해져야 사용할 수 있는 방법이다. 분할해야 할 데이터가 많은 경우 예비 분할을 수행하여 예비 분할 되지 않는 데이터들에 대해서 상세 분할을 fuzzy C-means를 사용하여 분할 하나 예비 분할된 데이터의 클러스터 중심과 상세 분할로 만들어진 클러스터의 중심과는 연계성이 없어진다. 본 연구에서는 이것을 보완하기 위하여 차감 클러스터링을 사용하여 칼라 영상의 클러스터의 개수와 중심을 구한 후, 이것을 이용하여 영상을 예비 분할하고 중력을 가진 fuzzy C-means를 사용하여 분할되지 않은 나머지 부분과 클러스터의 중심을 최적화 시켜 분할하는 알고리듬을 제안한다. 제안된 방법의 정성적인 평가를 수행하여 본 논문에서 제시된 방법이 우수함을 보인다.
In general, fuzzy C-means clustering method was used on the segmentation of true color image. However, this method requires number of clusters as an input. In this study, we suggest new method that uses subtractive and gravity fuzzy C-means clustering. We get number of clusters and initial cluster centers by applying subtractive clustering on color image. After coarse segmentation of the image, we apply gravity fuzzy C-means for optimizing segmentation of the image. We show efficiency of the proposed algorithm by qualitative evaluation.