초록
본 논문은 어류영상 검색을 위해 어류영상에서 어류객체를 추출하기 위한 영상분할 알고리즘을 제안하고 있다. 명암 유사도를 이용한 기존 알고리즘은 객체와 배경의 명암이 유사한 경계 영역에서 잘못된 영상분할 결과를 초래한다. 제안된 알고리즘은 대비가 약한 경계영역에 대응하기 위해 강화된 에지와 적응적 블록단위의 임계값을 사용하고, 대비가 없는 경계 영역에서 침식 혹은 단절된 객체를 개선하기 위해 가상 객체를 사용하고 있다. 모의실험 결과는 시각적으로 좋은 어류객체를 추출하는 비율이 기존 알고리즘에서는 90% 이하인 반면 제안된 알고리즘에서는 97.7%인 것을 보여주고 있다.
This paper proposes the image segmentation algorithm to extracts a fish object from a fish image for fish image retrieval. The conventional algorithm using gray level similarity causes wrong image segmentation result in the boundary area of the object and the background with similar gray level. The proposed algorithm uses the reinforced edge and the adaptive block-based threshold for the boundary area with weak contrast and the virtual object to improve the eroded or disconnected object in the boundary area without contrast. The simulation results show that the percentage of extracting the visual-fine object from the test images is under 90% in the conventional algorithm while it is 97.7% in the proposed algorithms.
