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초록

영어

This paper proposes a robust technique of image segmentation, which can be obtained if the topological persistence of each connected component is used as the feature vector for the graph-based image segmentation. The topological persistence of the components, which are obtained from the super-level set of the image, is computed from the morse function which is associated with the gray-level or color value of each pixel of the image. The procedure for the components to be born and be merged with the other components is presented in terms of zero-dimensional homology group. Extensive experiments are conducted with a variety of images to show the more correct image segmentation can be obtained by merging the components of small persistence into the adjacent components of large persistence.

한국어

본 논문에서는 이미지에서 검출된 각 연결성분들의 위상적 지속구간 정보를 그래프 기반 이미지 세그멘테이션 에 결합하여 보다 안정적인 이미지 세그멘테이션 기법을 제안한다. 이미지의 밝기 또는 색상정보 등을 이용하여 모스 함수를 정의하고 이의 레벨세트로부터 각 연결성분의 위상적 지속구간을 구한다. 각 연결성분이 생성되고 긴 지속구간 을 갖는 연결성분에 적절히 병합되는 과정을 영 차원 호몰로지 군의 관점에서 설명한다. 다양한 특성을 갖는 이미지들 에 대하여 짧은 지속구간을 갖는 연결성분들을 지속구간이 긴 인근 성분에 적절히 병합시키는 과정을 통하여 보다 안 정적인 이미지 세그멘테이션 결과들 얻을 수 있음을 실험으로 확인한다.

목차

요약
 Abstract
 Ⅰ. 서론
 Ⅱ. 배경 이론
  1. 그래프 기반 영역 분할
  2. 지속적 호몰로지
  3. 모스 함수를 이용한 위상적 지속구간 연산
 Ⅲ. 제안 알고리즘
  1. 필트레이션 생성과 지속구간 측정
  2. 제안 알고리즘
 Ⅳ. 실험 및 결과
 Ⅴ. 결론
 References

키워드

저자

• 한희일 [ Hee Il Hahn | 정회원, 한국외국어대학교 정보통신공학과 ] Corresponding author

참고문헌

발행기관

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• 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