파티션 모델을 이용한 거리 영상 분할 = Range Image Segmentation Using Partition Label Model

국문 초록 (Abstract)

본 연구에서는 거리 영상을 분할하기 위하여 Geman등이 주장한 파티션 모델을 적용하였다. 화소배열과 라벨 배열, 에너지 함수, 차이 측정 함수등을 정의하였으며 차이 측정 함수는 두 영역간의 평면 근사 오차를 이용한다. 거리 영상 분할 문제는 입력 영상이 주어졌을 때 가장 확률적으로 높은 라벨 상태를 찾는 것으로 정의된다. 특정한 라벨 상태의 확률은 깁스(Gibbs) 확률 분포로 정의되고 사후 최대 확률 상태는 전역 에너지 최소 상태에 해당한다. 에너지 상태는 차이 함수와 금지 패턴의 갯수로 이루어진다. 두 개의 라벨 사이의 낮은 차이값은 같은 라벨값이 되도록 유도되고 큰 차이값은 서로 다른 라벨을 장려한다. 매우 작은 영역은 반복적인 탐색 처리 과정에서 금지 상태로 정의된다. 라벨의 최종 상태는 제한 최적화의 일종으로 찾아진다. 실제 거리 영상에 대해서 실험한 결과가 제시된다.