다중해상도 영상분할을 위한 워터시드 피라미드 알고리즘에 관한 연구 = (A)study on the watershed pyramid algorithm for the multiresolution image segmentation

국문 초록 (Abstract)

영상은 질감·색상·경계선 등을 기준으로 하여 여러 영역으로 나누어질 수 있다. 영상을 균질의 영역으로 나누는 영상분할은 영상처리분야에서 중요한 역할을 담당한다. 영상분할의 중요성 때문에, 수십 년 동안 광범위하게 영상분할 알고리즘이 개발·연구되어 왔다. 그러나, 현재까지 모든 상황에 범용적으로 적용되는 알고리즘은 개발되어 있지 않다.
본 논문은 영상을 논리적인 영역으로 분할하기 위해서 물체의 경계선을 이용하며, 워터시드 영상분할을 바탕으로 한다. 워터시드 방법은 영상 영역의 서로 다른 명암도를 최대치와 최소치의 구조로 모델링함으로써 영상을 분할한다. 워터시드 방법은 얇게 연결된 경계선과 정확한 위치측정을 보장하지만, 과도한 분할을 초래하며 방대한 계산량을 요구한다.
본 논문은 워터시드 방법의 단점을 개선하기 위하여 물체에 스케일 개념을 적용시킨 다중해상도 워터시드 방법을 제안하며, 형태학 피라미드를 이용하여 영상을 선택적으로 필터렁하거나 다운-샘플링함으로써 영상에서 보다 작은 물체를 제거시킨다.
결론적으로, 본 논문은 워터시드 변환과 형태학 피라미드를 조합함으로써, 과도한 분할과 방대한 계산량을 개선한다. 과도한 분할의 문제는 피라미드 기법에 스케일 개념을 도입함으로써 해결한다. 피라미드가 형성될 때 보다 작은 물체는 제거되어 발생된 워터시드 변환에서는 결과적으로 작은 물체의 성분이 나타나지 않는다. 시뮬레이션 결과를 통하여 과도한 분할이 개선되었음을 증명한다. 방대한 계산의 문제는 워터시드를 단지 상위 레벨에만 적용함으로써 해결한다. 영상의 상위 레벨은 원 영상보다 매우 적은 화소를 가지기 때문에, 일반적인 워터시드 방법에 비하여 덧셈 과정은 1/7 정도, 곱셈 과정은 1/50 정도의 계산량이 감소된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

An image can be divided into many regions by the criteria of textures, colors, and edges. An image segmentation, dividing image into homogeneous regions, plays a major role of image processing application. With its increasing importance, the image segmentation is widely developed and researched for decades. But, there is no an algorithm that can be commonly applied at any situations.
This thesis uses the edge of objects to separate image to logical region, and is based on the watershed image segmentation. The watershed method divides an image by modeling the different value of pixels into a region as a structure of a maximum and minimum value. Although the watershed method provides the connected contour with single pixel and the accuracy location measurement, it requires the over-segmentation and the extensive computational expense.
To improve the disadvantage of a watershed methods, this thesis offers the multi-resolution watershed method incorporating a conception of scale to objects in image, and eliminates smaller objects in image by alternatively filtering and down-sampling an image using a morphological pyramids.
As a result, this thesis shows the answer to the over-segmentation and the extensive computational expense by combining watershed transformation and morphological pyramids. The problem of over-segmentation is solved by incorporating a conception of scale to objects. Since smaller objects are eliminated when a pyramids is constructed, the smaller objects are disappeared in a final watershed result. It is proved to improve a over-segmentation from the simulation results. The problem of extensive computation will be clear with that the watershed is only applied once at a coarse level. The watershed pyramid reduces about 1/7 of the number of addition operations necessary to perform watershed image segmentation, and reduces about 1/50 of the number of multiplication operations via traditional watershed.

목차 (Table of Contents)

• 목차
• 요약 = i
• 그림목차 = iii
• I. 개요 = 1
• II. 기존의 영상분할 방법의 고찰 = 4
• 1. 영상분할의 원칙 = 4
• 2. 영역 기반 영상분할 = 6
• 3. 경계선 기반 영상분할 = 11
• 4. 워터시드 영상분할 = 21
• 5. 다중해상도 영상분할 = 27
• III. 워터시드 피라미드 = 33
• 1. 워터시드의 수학적 정의 = 33
• 2. Gauch의 급경사 알고리즘 = 34
• 3. 워터시드 피라미드 = 41
• IV. 다중해상도 워터시드 피라미드 결과 = 51
• 1. 다중해상도 워터시드 피라미드의 결과 = 51
• 2. 다중해상도 워터시드 피라미드의 계산량 분석 = 56
• V. 결론 = 60
• 참고문헌 = 62
• Abstract = 64