Segmentation

영역 분할.

영역들을 찾기 위해서는 homogeneity(동질성), contrast(대비)를 이용한다.

 

하나의 영역인지 판단하는 기준

• Gray level
• color
• texture
• shape
• perimeter

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이미지 분할 기술

• Region growing and shrinking: 영역 확장과 축소
• Clustering methods: 군집화
• Boundary detection: 경계선 감지

Region growing and shrinking

영역 확장과 축소

밝기(그레이레벨),색,무늬 , 특징정보 등의 동질성 판단 기준을 통해, 주변에 동질성 기준을 만족하는게 있으면 영역을 확장시킴.

초기에는 4영역으로 조각낸 후, 각 영역의 동질성을 계산한다.

기준을 만족하는 영역들은 합치고, 만족하지 않는 영역은 다시 4조각 내서 반복.

 

Clustering

군집화

클러스터를 찾는 방법

- 간편한 방법: 클러스터 개수와 중심을 미리 정해놓고 진행하는 방법

- 적응적이고 지능적인 방법: 클러스터 개수와 중심을 상황에 맞게 판단

Histogram Peak Finding: 히스토그램에서 고점을 클러스터 중심으로 설정하고, 상황에 맞게 영역을 설정함

 

Boundary Detection

경계선 감지

그레이레벨, 빈도(픽셀 수)로 그래프를 그린 후

피크와 피크 사이 계곡이 생기는 구간을 임계값으로 설정하여 영역을 나눈다.

(계곡이 뚜렷해야 쓸 수 있다)

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Morphological Filtering

• dilation: 팽창
• erosion: 침식
• opening: 침식->팽창
• closing: 팽창->침식