Block-based Color Image Segmentation Using Cylindrical Metric

Cylindrical metric을 사용한 블록기반 컬러 영상 분할

  • Nam Hyeyoung (Dept. of Computer Eng., YeungNam University) ;
  • Kim Boram (Dept. of Computer Eng., YeungNam University) ;
  • Kim Wookhyun (Dept. of Computer Eng., YeungNam University)
  • 남혜영 (영남대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 김보람 (영남대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 김욱현 (영남대학교 컴퓨터공학과)
  • Published : 2005.05.01

Abstract

In this paper we proposed the block-based color image segmentation method using the cylindrical metric to solve the problems such as long processing time and over segmentation due to noise and texture properties in the conventional methods. In the proposed method we define the new similarity function and the merge condition between regions to merge initial regions with the same size considering the color and texture properties of chromatic and achromatic regions which is defined according to the HSI color values, and we continue to merge boundary blocks into the adjacent region already segmented to maintain edges until the size of block is one. In the simulation results the proposed method is better than the conventional methods in the evaluation of the segmented regions of texture and edge region, and we found that the processing time is decreased by factor of two in the proposed method.

본 논문에서는 잡음이나 질감특성에 의한 과분할과 긴 처리시간 등의 기존 영역분할 방법이 갖는 문제점을 해결하기 위해 Cylindrical metric을 사용한 블록단위의 컬러영상분할방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 일정 크기로 분할된 블록들로 이루어진 초기 영역들을 병합하기 위해 HSI 컬러값에 따라 분류된 채색(chromatic) 영역과 비채색(achromatic) 영역의 컬러특성과 질감특성을 고려하여 영역간의 유사도 함수와 병합조건을 새로이 정의하며, 영역 병합 후의 명확한 윤곽검출을 위해 영역간의 경계부분에 위치하는 외곽블록들을 추출하여 기존 영역에 병합하는 과정을 화소레벨까지 반복한다. 모의실험을 실시한 결과, 질감영역과 윤곽영역의 분할에서 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 우수한 것으로 나타났으며, 처리시간은 제안한 방법에서 2배 정도 단축됨을 알 수 있었다.

Keywords

References

  1. N. R. Pal and S. K. Pal, 'A review on image segmentation techniques,' PatternRecognition, vol. 26, no. 9, pp. 1277-1294, Mar. 1993 https://doi.org/10.1016/0031-3203(93)90135-J
  2. R. C. Gonzalez, and R. E. Woods, Digital Image Processing, Addison Wesley, 1992
  3. 원치선, '내용기반 영상압축을 위한 영상분할', 한국통신학회지, 제14권, 제9호, 96-106쪽, 1996년9월
  4. Wladyslaw Skarbek and Andreas Koschan, 'Colour Image Segmentation-A Survey', Institute for Technical Informatics, Technical University of Berlin, October, 1994
  5. M. F. Tappen and W.T. Freeman, 'Comparison of Graph Cuts with Belief Propagation for Stereo, using Identical MRF Parameters', Proc. IEEE Int'l Conf. Computer Vision, vol.2, pp.900-906, 2003
  6. N. Ikonomakis, K. Plataniotis, and A. Venetsanopoulos, 'A region-based color image segmentation scheme', Pro. Electrical Imaging '99, vol. 3653 of SPIE, (San Jose, California), pp. 1202-1209, Jan 1999
  7. M. Borsotti, P. Campadelli, R. Schettini 'Quantitative evaluation of color image segmentation results', Pattern Recognition Letters, Vol. 19, pp 741-747, 1998 https://doi.org/10.1016/S0167-8655(98)00052-X