Rate-distortion based image segmentation using recursive merging

반복적 병합을 이용한 율왜곡 기반 영상 분할

In this paper, a rate-distortion based image segmentation algorithm is presented using a recursive merging with region adjacency graph (RAG). In the method, the dissimilarity between a pair of adjacent regions is represented as a Lagrangian cost function considered in rate-distortion sense. Lagrangian multiplier is estimated in each merging step, a pair of adjacent regions whose cost is minimal is searched and then the pair of regions are merged into a new region. The merging step is recursively performed until some termination criterion is reached. The proposed method thus is suitable for region-based coding or segmented-based coding. Experiment results for 256x256 Lena show that segmented-based coding using the proposed method yields PSNR improvement of about 2.5 - 3.5 dB. 0.8 -1.0 dB. 0.3 -0.6 dB over mean-difference-based method. distortion-based method, and JPEG, respectively.

본 논문에서는 영역 인접성 그래프를 사용한 반복적 병합법으로 율왜곡 기반 영상 분할을 수행하는 알고리듬을 제안하였다. 제안한 기법에서는, 인접한 두 영역간의 이질성을 율왜곡적 관접에서 고려한 Lagrange 비용함수로 표현하였다. 이 때 각 병합 단계에 맞는 Lagrange 상수를 추정하고 율왜곡 기반 비용이 최소가 되는 인접 영역 쌍을 탐색하여 이들을 새로운 영역으로 병합하였다. 이러한 병합과정은 어떤 정지조건에 이를때까지 반복한다. 제안된 분할법은 영역기반 부호화 혹은 분할기반 부호화 기법에 적합한 분할법이다. 실험 결과, 256x256 L둠 에 대해서 영역기반 부호화를 수행하였을 때, 제안한 기법은 평균밝기 차이, 왜곡의 변화량 및 JPEG에 비하여 각각 2.5~3.5dB, 0.8~1.0 dB, 0.3~0.6 dB 정도의 PSNR 성능 개선이 있는 것으로 나타났다.