• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권1호
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• pp.7-16
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• 2009

클러스터링 알고리즘은 영역들간의 공간정보를 고려하지 않고 사전에 정의된 수만큼의 군집들로 분할하기 때문에 영상의 과분할을 유발하며, 이에 실제적인 응용분야에 적용하기에는 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 클러스터링 알고리즘에 의해 획득한 군집들을 대상으로 보다 나은 분할결과를 획득하기 위한 후처리 방안으로, 비동질적인 군집의 재분류와 베이시안 알고리즘에 의한 유사영역의 합병알고리즘을 제안한다. 먼저, 클러스터링 알고리즘에 의해 분할된 영상의 군집들에 대해서 가장 비동질적인 군집을 선택하여 이를 나머지 군집들 중 하나로 재분류하며, 최소평균내부거리값에 의해 결정된 군집수만큼 반복적으로 수행된다. 그리고 여전히 존재하는 유사한 인접영역들을 제거하기 위해서 영역간의 Kullbeck-Leibler 거리값을 기반으로 베이시안 알고리즘을 이용한 영역 합병을 수행한다. 마지막으로, 제안한 방법의 유효함을 검증하기 위한 목적으로, 분할된 영역들의 우세컬러와 텍스처 정보를 기반으로 하는 SVM(support vector machine) 기반 영역분류시스템을 설계한다. 실험결과, 제안한 방법은 다양한 실험영상들에 대해서 단계별 더 나은 성능을 보였으며, 분할된 영역들의 분류에서도 효과적인 결과를 보여 제안방법의 유효함을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.71-78
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• 2021

영상의 군집 속에서 특정 영상을 분류하기 위해서는 주로 목표 영상과 배경의 명암 차이를 구하는데 만약 특정 영상의 윤곽선이 흐리고 선명도가 낮다면 이를 분류하기가 쉽지 않다. 하지만 이러한 영상을 분류하기 위한 연구들이 많지 않으며, 지금까지 발표된 방법들을 적용하더라도 제대로 구분하지 못한다는 어려움이 있다. 본 논문에서는 각 3차원 필름 영상들의 히스토그램을 구한 후, 히스토그램의 최고 빈도를 기준으로 특정 빈도에서의 폭을 구하여 윤곽선이 흐린 불량패턴의 영상을 분류하는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 정품 패턴과 불량 패턴 영상의 히스토그램 분포의 차이가 뚜렷하다는 것을 확인할 수 있었으며, 이러한 히스토그램의 특성을 반영한 제안 알고리즘을 통하여 모든 영상들을 정확하게 분류할 수 있다는 것을 보였다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 이진화, 히스토그램, 가장자리 검출을 이용한 각각의 유사도 검정들과 퓨샷 러닝의 분석 결과를 비교분석 하였으며, 실험을 통하여 제안한 알고리즘은 앞선 네 가지 방법들보다 복잡한 계산 없이 높은 성능을 낼 수 있다는 것을 검증하였다.