척도공간 이론을 이용한 텍스처 영상 영역화 = Texture Image Segmentation Using the Metric Space Theory

국문 초록 (Abstract)

본 논문에서는 척도공간의 개념을 이용한 새로운 텍스처 영상의 영역화 알고리듬을 제안하였다. 텍스처 영상공간과 영역공간, 그리고 위치집합은 위상공간 (topology space)의 특수한 형태인 척도공간으로 모델링되었다. 척도공간의 모델에 근거한 영역화 기법을 제안하였으며, 다해상도 기법으로의 확장도 고려하였다.
제안한 알고리듬의 효율성을 보이기 위하여, 텍스처영상에 대한 영역화 결과들을 기존의 co-occurrence 행렬기법과 Gauss-Markov random field (GMRF)를 사용하는 기법등과 비교하였다. 텍스처 영상영역화에 대한 모의실험 결과, 주관적 평가와 오류화소 백분률에 의하면 제안된 알고리듬은 기존의 알고리듬에 비해 우수한 성능을 나타내었다. 또한 다해상도 기법으로의 확장도 효율적임을 보였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This paper proposes a new texture segmentation algorithm using a metric space concept. The texture image space, region space, and coordinates space are modeled in term of the metric space, a special form of the topology space. A segmentation technique based on the metric space modeling is proposed and its multiresolution extension is also presented.
To show the performance of the proposed algorithm, its segmentation results for texture images are compared to those of the conventional methods such as the co-occurrence matrix method and the Gauss-Markov random field (GMRF) method. Computer simulation shows that the proposed algorithm gives better performance than the conventional ones based on the subjective evaluation and the probability of error measure. Also the multiresolution extension is observed to be effective.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• ABSTRACT
• 1. 서론
• 2. 척도공간과 제안한 알고리듬의 기초이론
• 3. 척도공간을 이용한 제안한 텍스처 영상영역화 알고리듬의 구현
• 4. 영상영역화 실험결과
• 5. 결론
• 참고문헌
• 저자소개