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배대규(Dae Gyu Bae),한준희(Joon Hee Han) 한국정보과학회 1997 정보과학회논문지(B) Vol.24 No.10
In image analysis and computer vision, contour extraction is an important preprocessing to obtain high level information. In this paper, we suggest a method of fitting contours to separate an object from its background using a modified genetic algorithm. In previous researches, contours are regarded as energy states and the solutions were found by minimizing defined object functions. But these methods required the contours to be located close to the final position. One other limitation is that those methods tend to find local optimal positions. In this paper, a contour is defined as the highest energy state of a given initial position and the contour extraction problem is regarded as a search problem which finds the global optimal energy state. To find the global optimum, we used a genetic algorithm. In order to apply the method to our problem, we modified the simple genetic algorithm in such a way that new paths are created every iterations. A hybrid operator is added to the algorithm to enhance the search capability. Experimental results showed that our method performs better compared to snake models. 영상으로부터 물체의 윤곽선을 추출하는 작업은 영상 분석 및 비젼 문제를 해결하는데 있어 매우 중요한 작업이다. 본 논문은 물체에 대한 사전 지식을 바탕으로 영상에서 배경과 물체를 구별하는 윤곽선을 유전자 알고리즘을 이용하여 찾는 방법을 제안한다. 지금까지의 연구에서는 윤곽선을 에너지 상태로 해석하여 에너지 함수를 최소화하는 모델들이 제시되었다. 그러나 제안된 모델들이 최적해를 찾기 위해서는 모델의 초기 위치가 물체에 충분히 가까운 곳에 위치해야 하고, 모델들이 국부적인 에너지 최소 상태에 빠지기 쉬운 문제점을 가지고 있었다. 본 논문에서는 찾는 윤곽선을 주어진 초기 위치에서 가장 높은 에너지 상태로 정의하여, 윤곽선 추출을 최적의 에너지 상태를 갖는 경로를 탐색하는 문제로 규정하였다. 탐색 알고리즘으로 유전자 알고리즘을 적용하여 기존 모델의 단점인 국부적인 최소 상태를 벗어나고자 하였다. 유전자 알고리즘의 기본 연산자들은 새로운 경로를 만들어 내도록 수정되었으며 탐색 능력을 높이기 위해 혼합 연산자를 함께 사용하였다.
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