Journal of KIISE:Software and Applications (한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용)

Korean Institute of Information Scientists and Engineers (한국정보과학회)
권호 표지

Parameter Estimation of Auto-Binomial Model using Selectionist Relaxation for Segmentation of Texture Images

유전자적 완화법에 의한 자기이항모형의 파라미터 추정과 질감 영상분할

  • 이승우 (경북대학교 전자계산학과) ;
  • 김황수 (경북대학교 컴퓨터과학과) ;
  • 박영철 (경북대학교 컴퓨터과학과)
  • Published : 2001.03.01
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

Markov 랜덤 필드(MRF)를 이용한 질감 영상의 영역분할을 각 영역을 기술해줄 수 있는 제대로 된 파라미터들을 찾는 것이 가장 중요하다. 종래에는 입력영상의 질감 영역의 수와 그 형태 등을 초기에 적당히 가정하여 파라미터를 찾는 방법을 써왔는데 실제 영상에는 잘 맞지 않았다. 최근에 완화법(Relaxation)을 이용하여 MRF의 파라미터를 찾는 방법이 제안[8]되었는데 오직 일반화된 Ising 모형에서만 사용가능 하였다. 본 논문에서는 비교적 자연영상에 적합한 자기이항 모형(Auto-binomial Model)에 변형된 완화법을 적용시켜 파라미터를 추정하고 질감 영상을 분할해 보았다. 그 결과 이전의 Ising 모형으로는 어려웠던 자연영산의 분할에서 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

Keywords

References

  1. F. S. Cohen and D. B. Cooper. Simple parallel hierarchical and relaxation algorithms for segmenting noncausal Markovian random fields. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 9(2), 195-219, 1987
  2. S. Geman and D. Geman. Stochastic relaxation, Gibbs distributions, and the Bayesian restoration of images. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 6(6), 721-741, 1984
  3. R. Hu and M. M. Fahmy. Texture segmentation based on a hierarchical Markov random field model. Signal Processing, 26, 285-305, 1992 https://doi.org/10.1016/0165-1684(92)90117-F
  4. S. Lakshmanan and H. Derin. Simultaneous parameter estimation and segmentation of Gibbs random fields using simulated annealing. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 11(8), 799-813, 1989 https://doi.org/10.1109/34.31443
  5. B. S. Manjunath, R. Chellappa. Unsupervised texture segmentation using Markov random field models. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 13(5), 478-482, 1991 https://doi.org/10.1109/34.134046
  6. H. H. Nguyen and P. Cohen. Gibbs random fields, fuzzy clustering, and the unsupervised segmentation of textured images. CVGIP: Graphical Models and Image Processing, 55(1), 1-19, 1993 https://doi.org/10.1006/cgip.1993.1001
  7. C. S. Won and H. Derin. Unsupervised segmentation of noisy and textured images using Markov random fields. CVGIP: Graphical Models and Image Processing, 54(4), 308-328, 1992 https://doi.org/10.1016/1049-9652(92)90078-C
  8. P. Andrey and P. Tarroux. Unsupervised segmentation of Markov random field modeled textured images using selectionist relaxation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 20(3), 252-262, 1998 https://doi.org/10.1109/34.667883
  9. S. Z. Li Markov Random Field Modeling in Computer Vision. Springer-Verlag, Tokyo, 1995
  10. G. R. Cross and A. K. Jain. Markov random field texture models. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 9, 25-39, 1983