선택적 방향 주의를 가지는 수정된 스캔 라인 일반화 대칭 변환

Modified Scan Line Based Generalized Symmetry transform with selectively Directional Attention

  • 발행 : 2001.07.01

초록

일반화 대칭 변환 (generalized symmetry transform, GST)은 주어진 영상에서 사전 분할이 없이 국부성과 반사 대칭성을 결합하여 대칭을 측정하고 관심 영역을 추출한다. GST의 거리 가중치 함수에서 국부적인 대칭성이 반영되며 이 함수의 표준 편차 u에 의해 GST의 수행 범위가 조절된다. 넓은 관심영역을 추출하기 위해 반지름 r이 큰 검색영역 내에서의 대칭성이 추출될 필요가 있다. 이에 따라서 GST의 수행시간은 r에 따라 2차적으로 증가하게 된 본 논문에서는 이를 개선하기 위해 선택적 방향 주의를 가지는 수정된 스캔라인 GST를 제안한다. 제안된 GST는 기존의 GST와 유사한 대칭 특성을 추출하지만 선택적 방향의 기울기만을 고려한 스캔라인 위의 에지 화소쌍에서 GST를 수행함으로써 r에 따라서 이의 수행시간이 선형적으로 증가된다 특히 r이 큰 경우에 선택적 방향에 대해서만 적용하면 기존의 GST의 계산량이 비대해지는 단점을 보완해 줄 수 있다. 제안된 GST가 기존의 GST보다 시간적으로 효과적이며 유용하다는 것이 여러 종류의 영상에 대한 실험으로 확인되었다.

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참고문헌

  1. IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence v.20 no.9 Similarity and Symmetry Measures for Convex Shapes Using Minkowski Addition H.Heijmans;A.Tuzikov
  2. IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence v.19 no.2 Division-Based Analysis of Symmetry and Its Application S.Fukushima
  3. IEEE Transactions on Computers v.C-34 no.7 On Symmetry Detection M.Atallah
  4. IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence v.11 no.1 On the Detection of the Axes of Symmetry of Symmetric and Almost Symmetric Planar Images G.Marola
  5. IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence v.17 no.12 Symmetry as a Continuous Feature H.Zabrodsky;S.Peleg;D.Avnir
  6. International Journal of Computer Vision v.14 Context-Free Attentional Operators: The Generalized Symmetry Transform D.Reisfeld;H.Wolfson;Y.Yeshurun
  7. Computer Vision and Image Understanding v.71 no.3 Preprocessing of Face Images: Detection of Features and Pose Normalization D.Reisfeld;Y.Yeshurun
  8. IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence v.8 no.6 A Computational Approach to edge detection J.Canny
  9. Journal of IBM Systems Algorithm for Computer Control of a Digital Plotter J.Bresenham