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A New EDGE-BASED Stereo Correspondence Method for Snake-Based Object Segmentation

스네이크 기반 객체 추출을 위한 새로운 에지 기반 스테레오 일치화 방법

  • 박민규 (배재대학교 정보통신공학과) ;
  • ;
  • 장종환 (배재대학교 정보통신공학과)
  • Published : 2008.08.29

Abstract

In this paper, we propose a new stereo correspondence method for generating excellent external energy for snake-based object segmentation methods in stereo images. Our method first generates an edge-based disparity map by performing stereo correspondence between multi-level edge maps of the stereo image pair. Only edges of similar strength are considered for matching. To filter the disparity map for edges of the object of interest, the method estimates the object's disparity value by matching the pattern of edges of the region of interest in the left image against candidate patterns in the right image. The filtered edge map is then used to generate external energy for the snake. The proposed method has been tested on two snake models and results show a noticeable enhancement on performance of the snake when compared with other methods.

본 논문에서는 스테레오 영상(stereo image)을 이용하여 스네이크 기반 객체 추출 방법들이 강력한 외부 에너지(external energy)를 생성할 수 있도록 새로운 스테레오 일치화 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 첫 번째 단계로 한 쌍의 스테레오 영상에서 다중 레벨 에지 지도를 만들고 상관관계를 파악하여 에지 기반의 변위 지도(disparity map)를 만든다. 이때 비슷한 세기를 가진 에지를 정합(matching)에 이용한다. 이 후 영상 내에서 추출하고자 하는 객체의 에지 지도를 얻기 위하여 다음의 과정을 거친다. 왼쪽 영상에서의 관심 영역의 에지 패턴을 얻고 다시 오른쪽에서도 똑같이 패턴을 얻어낸 후 두 패턴을 정합하여 객체의 변위(disparity)를 얻어낸다. 이렇게 얻어진 에지 지도를 이용하여 스네이크에서 사용될 외부 에너지를 만든다. 제안하는 방법을 이용하여 두 종류의 스네이크 모델에서 테스트를 한 결과 기존의 방법에 비해 더 나은 결과를 얻게 되었다.

Keywords

References

  1. Kass, M., A. Witkin and D. Terzopoulos. “Snake: Active Contour Models.” Int'l J. Computer Vision, Vol.1, No.4, pp.321-331, 1987 https://doi.org/10.1007/BF00133570
  2. Waite, J. B. and W. J. Welsh. “Head boundary location using snakes,” Brit. Telecom Tech. J., Vol.8, No.3 pp.127-135, 1990
  3. Couvignou, P. A., N. P. Papanikolopoulos and P. K. Khosla. “On the use of snakes for 3-D robotic visual tracking,” IEEE CVPR 1993, pp.750-751, June 1993 https://doi.org/10.1109/CVPR.1993.341156
  4. Lam, K. M. and H. Yan. “Fast algorithm for locating head boundaries,” J. Elec. Imag., Vol.3, No.4, pp.351-359, Oct. 1994 https://doi.org/10.1117/12.183806
  5. Malladi, R., J. A. Sethian and B. C. Vemuri. “Shape modeling with front propagation: A level set approach,” IEEE Trans. Pat. Anal. Mach. Intell., Vol.17, No.2, pp.158-175, June 1995 https://doi.org/10.1109/34.368173
  6. Fok, Y. L., J. C. K. Chan and R. T. Chin. “Automated analysis of nerve-cell images using active contour models,” IEEE Trans. Med. Imag., Vol.15, No.3, pp.353-368, June 1996 https://doi.org/10.1109/42.500144
  7. McInernery, T. and D. Terzopolous. “Deformable models in medical image analysis: A survey,” Med. Imag. Anal., Vol.1, No.2, pp.91-108, 1996 https://doi.org/10.1016/S1361-8415(96)80007-7
  8. Xu, Chenyang and Jerry L. Prince. “Snakes, Shapes, and Gradient Vector Flow,” IEEE Transactions on Image Processing, Vol.7, No.3, pp.359-369, March 1998 https://doi.org/10.1109/83.661186
  9. Kim, S. H., J. W. Jang and J. H. Choi. “Object Segmentation Algorithm Using Snakes in Stereo Images,” Optical Engineering, Vol.45, No.3, pp.037005, Mar. 2006 https://doi.org/10.1117/1.2181569
  10. Kim, S. H., A. M. Alattar and J. W. Jang. “Snake-Based Object Tracking in Stereo Sequences with the Optimization of the Number of Snake Points,” ICIP 2006, pp.193-196, Oct. 2006 https://doi.org/10.1109/ICIP.2006.312453