The Skeletonization of 2-Dimensional Image for Fuzzy Mathematical Morphology using Defuzzification

비퍼지화를 이용한 퍼지 수학적 형태학의 2차원 영상의 골격화

Based on similarities between fuzzy set theory and mathematical morphology, Grabish proposed a fuzzy morphology based on the Sugeno fuzzy integral. This paper proposes a fuzzy mathematical morphology based on the defuzzification of the fuzzy measure which corresponds to fuzzy integral. Its process makes a fuzzy set used as a measure of the inclusion of each fuzzy measure for subsets. To calculate such an integral a $\lambda$-fuzzy measure is defined which gives every subsets associated with the universe of discourse, a definite non-negative weight. Fast implementable definitions for erosion and dilation based on the fuzzy measure was given. An application for robust skeletonization of two-dimensional objects was presented. Simulation examples showed that the object reconstruction from their skeletal subsets that can be achieved by using the proposed was better than by using the binary mathematical morphology in most cases.

퍼지집합이론과 수학적 형태학간의 유사도를 기반으로 Grabish는 수게노(Sugeno)퍼지적분을 이용한 퍼지 수학적 형태학을 제안하였다. 본 논문에서는 퍼지적분에 해당하는 퍼지측도의 비퍼지화를 통한 퍼지 수학적 형태학을 제안하였다. 각각의 부분집합에 대한 각각의 퍼지측도의 포함정도를 측정하는 퍼지집합에 대하여 비퍼지화 과정을 적용한다. 또한 모든 부분집합에 대하여 $\lambda$-퍼지 측도를 정의하여 이에 대한 마스크내의 영상에 대한 비퍼지화를 수행하여 퍼지적분의 결과로 대치하였다. 결국 퍼지 측도를 기반으로 하여 융기와 침식에 대한 퍼지 형태학적 연산자를 정의한다. 이러한 연산자들을 이용하여 2차원의 물체에 대한 골격화에 적용하여 보았다. 임펄스 잡음을 가지는 나선형 영상과 퍼즐영상에 대하여 위의 방법을 적용한 결과 기존의 방법보다 대부분의 경우에 우수함을 확인할 수 있었다.