Edge based Interactive Segmentation

경계선 기반의 대화형 영상분할 시스템

Image segmentation methods partition an image into meaningful regions. For image composition and analysis, it is desirable for the partitioned regions to represent meaningful objects in terms of human perception and manipulation. Despite the recent progress in image understanding, however, most of the segmentation methods mainly employ low-level image features and it is still highly challenging to automatically segment an image based on high-level meaning suitable for human interpretation. The concept of HCI (Human Computer Interaction) can be applied to operator-assisted image segmentation in a manner that a human operator provides guidance to automatic image processing by interactively supplying critical information about object boundaries. Intelligent Scissors and Snakes have demonstrated the effectiveness of human-assisted segmentation [2] [1]. This paper presents a method for interactive image segmentation for more efficient and effective detection and tracking of object boundaries. The presented method is partly based on the concept of Intelligent Scissors, but employs the well-established Canny edge detector for stable edge detection. It also uses "sewing method" for including weak edges in object boundaries, and 5-direction search to promote more efficient and stable linking of neighboring edges than the previous methods.

영상분할이란 영상내의 이미지 상의 특정한 의미가 있는 영역으로 나누는 영상처리 방법을 일컫는다. 이미지 합성이나 분석을 위해서는 구분된 영역이 최대한 인간이 의미를 부여할 수 있는 물체를 나타내는 것이 바람직하나, 현재의 컴퓨터에의한 자동 영상이해 기법으로는 그 학문적 및 기술적인 한계로 인하여 영역의 분할이 수치적인 의미 이상을 가지게하기 어렵다. 따라서, 사용자가 결정적인 물체 경계의 정보를 제공하고 그에 기반하여 처리하는 HCI(Human Computer Interaction)개념을 도입하면 효과적인 결과를 얻을 수 있다. 기존의 "지능형 가위" (Intelligent Scissors)나 스네이크 (Snake) 방법 등에서도 사용자의 입력이 결과에 결정적인 역할을 하는 것을 보여준다 [1][2]. 본 논문은 기존의 방법에 비하여 미세한 영역의 경계를 추출 및 추적을 향상할 수 있는 효율적인 대화형 영상분할 기법을 제안한다. 제시된 방법은 지능형 가위의 개념에 일부 기반하나 안정된 경계선 추출을 위하여 이미 영상처리분야에서 확립된 캐니 경계 검출법(Canny Edge Detector)을 사용한다. 그리고 캐니 경계 검출법으로 잘 탐지되지 않는 경계선 부분에 대한 검출을 위하여 경계 "재봉법"(Sewing Method)을 제시하였으며, 작업 효과와 효율을 증진 시키기 위하여 인접 화소들을 검색하는 순서와 검색 대상 화소를 지정하는 5-방향 경계 추적 방법(5-Direction Edge-Following Method)을 제안하였다.