Mean Shift 알고리즘과 영역 병합 방법을 이용한 경계선 보존 컬러 영상 분할

An Edge Preserving Color Image Segmentation Using Mean Shift Algorithm and Region Merging Method

Mean shift 방법은 중심 모드를 찾기 위한 비모수적 통계 방법으로 컬러 영상을 분할하는데 효율적이다. 그러나 입력되는 윈도우 크기에 따라 분할된 결과가 달라지며 윈도우의 크기 값이 작을 경우 많은 영역으로 분할되는 단점이 있다. 본 논문은 이러한 단점을 개선하여 mean shift 알고리즘에 의한 분할 영상이 과도하게 분할되었을 경우 영역 병합 방법을 이용하여 유사 영역을 병합하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 과분할된 영상을 HSI 컬러 공간으로 변환하여 색상 정보를 이용하여 유사 영역으로 병합하며 이때 경계 영역을 보존하기 위해 영역 병합 제한자를 이용하여 병합 유무를 결정한다. 그 후 RGB 컬러 공간을 이용하여 HSI 컬러 공간에서 병합되지 않은 영역들을 병합하였다. 실험 결과는 다양한 영상에 대해 주요 영역들의 분할 결과에서 우수한 성능을 보여준다.

Mean shift procedure is applied for the data points in the joint spatial-range domain and achieves a high quality. However, a color image is segmented differently according to the inputted spatial parameter or range parameter and the demerit is that the image is broken into many small regions in case of the small parameter. In this paper, to improve this demerit, we propose the method that groups similar regions using region merging method for over-segmented images. The proposed method converts a over-segmented image in RGB color space into in HSI color space and merges similar regions by hue information. Here, to preserve edge information, the region merge constraints are used to decide whether regions are merged or not. After then, we merge the regions in RGB color space for non-processed regions in HSI color space. Experimental results show the superiority in region's segmentation results.