초록
본 논문에서는 통신시스템에서의 진폭복조와 유사한 알고리듬을 이용한 2 차원 텍스쳐 영상분할에 관해 소개한다. 우선 이상적인 필터링 후에 진폭복조를 함으로써 복합텍스쳐영상을 분할 할 수 있음을 이론적으로 보였다. 그러나 실재의 경우, 이상적인 필터 대신, 여러 가지 이점이 있고 특히 최적의 공간-대역폭적의 특성을 갖고 있는 게이버 필터를 사용하였다. 우리의 알고리듬은 게이버 필터의 동조주파수와 동일한 주파수의 정현파를 갖고 있는 텍스쳐 영역을 모두 찾아준다. 합성된 복합텍스쳐영상을 이용하여 본 논문에서 제의한 방법의 분할능력을 보였다. 이 방법은 수학적으로 명백하고 또한 적용하기에 용이하다. 이 방법은 특성기반 텍스쳐 분할방법에서 특성벡터 분류시 야기되는 많은 문제를 피할 수 있는 좋은 대안이 될 수 있다.
This paper proposes a 2-D texture segmentation algorithm which is in close analogy to amplitude demodulation in communication systems. First, we show that it is theoretically possible to segment a multitexture image using an ideal filter followed by an amplitude demodulation block. However, in practice, the Gabor filter is used instead of the ideal filter because it has many desirable properties and especially it gives optimum space-bandwidth product. Our algorithm recovers all the texture regions containing the sinusoid with frequency to which the Gabor filter is tuned. We have demonstrated the discriminating power of our method in using a synthetic multitexture image. It is clear mathematically and easy to implement. Our method can be a good alternative to avoid many problems encountered in classifying the feature vectors in feature-based texture segmentation approaches.