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포아송 방정식을 이용한 컨벡스 모양의 형태 기반 분할
Decomposition based on Object of Convex Shapes Using Poisson Equation

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    한국인터넷방송통신학회 논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제14권 제5호 (2014.10)바로가기
  • 페이지
    pp.137-144
  • 저자
    김선종, 김주만
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A233834

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
This paper proposes a novel procedure that uses a combination of overlapped basic convex shapes to decompose 2D silhouette image. A basic convex shape is used here as a structuring element to give a meaningful interpretation to 2D images. Poisson equation is utilized to obtain the basic shapes for either the whole image or a partial region or segment of an image. The reconstruction procedure is used to combine the basic convex shapes to generate the original shape. The decomposition process involves a merging stage, filtering stage and finalized by compromising stage. The merging procedure is based on solving Poisson’s equation for two regions satisfying the same symmetrical conditions which leads to finding equivalencies between basic shapes that need to be merged. We implemented and tested our novel algorithm using 2D silhouette images. The test results showed that the proposed algorithm lead to an efficient shape decomposition procedure that transforms any shape into a simpler basic convex shapes.
한국어
본 논문에서는 2D 실루엣 영상을 컨벡스 형태의 중첩으로 분할시키는 방법을 제안한다. 컨벡스 형태는 2D 실루엣 영상을 분해하기 위한 기본적인 구조를 제공하는데 사용된다. 컨벡스 형태를 얻기 위하여 포아송 방정식을 이 용하였다. 연속적인 포아송 방정식을 적용시킴으로써 다양한 형태의 컨벡스 형태를 얻을 수 있으며, 전 실루엣 영역 으로 확장하여 여러 개의 컨벡스 형태를 얻을 수 있다. 얻어진 컨벡스 형태를 중첩시키면 원래의 실루엣 영상을 얻을 수 있다. 알고리즘은 분해, 머징, 필터링 및 타협 과정을 통하여 순서적으로 실행된다. 제안된 알고리즘은 다양한 실 루엣 영상에 적용하여 그 타당성을 알아보았다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 복잡한 형태를 갖는 영상을 단순한 컨 벡스 형태의 조합으로 분해시킬 수 있어서 영상을 표현하는데 유용하게 사용될 수 있다.

목차

요약
 Abstract
 Ⅰ. Introduction
 Ⅱ. Shape representation
 Ⅲ. Convex contours from Poissonequation
 Ⅳ. Decomposition using Convex Shapes
 Ⅴ. Results and evaluations
 Ⅵ. Conclusion
 References

키워드

Object-based Shape representation Decomposition Convex shape Poisson equations

저자

  • 김선종 [ Seon-Jong Kim | 정회원, 부산대학교 IT응용공학과 ]
  • 김주만 [ Joo-Man Kim | 정회원, 부산대학교 IT응용공학과 ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2289-0238
  • eISSN
    2289-0246
  • 수록기간
    2001~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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