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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      저자 : 오재승(Jaeseung Oh) (검색결과 1 건)
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      • 유전자 알고리즘을 다단계 영상에 적용한 영상 분할

        오재승(Jaeseung Oh),김황수(Hwangsoo Kim) 한국정보과학회 2000 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.27 No.12

        본 논문에서는 유전자 알고리즘과 피라미드(다단계 또는 다 해상도)를 결합한 새로운 영상 분할 방법을 제안한다. 먼저, 영상을 피라미드의 해상도가 낮은 상위 단계로 분할하고 좋은 적합도를 가진 염색체의 개체군을 얻는다. 둘째, 해상도를 높인 다음 단계의 입력으로 앞 단계에서 얻은 염색체들을 사용하며, 더욱 세분화된 분할이 이루어지도록 염색체를 진화시킨다. 유전자 알고리즘의 적합함수는 각 영역의 균질성과 peakiness를 이용하여 정의하였다. 교차는 교차점을 중심으로 영상을 2분하여 서로 교환하는 1 점 교환법을 사용하였으며, 돌연변이는 병합과 분할이 이루어지도록 설계하였다. 본 논문은 저 해상도에서 가능성(적합성)이 큰 유전자를 신속히 구한 후에 단계적으로 고 해상도에서 적합한 유전자로 진화시켜 나가는 방법으로 처음부터 최고 해상도에 유전자 알고리즘을 적용하는 종전의 방법보다 훨씬 더 효율적이며 유전자 알고리즘과 다단계 기법의 이상적인 결합이라 할 수 있다. 분할 결과에서도 타 알고리즘에 비하여 우수하거나 비슷한 결과를 얻었다. In this paper, a novel image segmentation technique which combines the genetic algorithm and pyramid (multi-resolution) approach is presented. First, we segment an image at coarse ( high ) level of pyramid, and retain a population of chromosomes which have good fitness values. Second, we use these chromosomes as the input of the next level that has higher resolution, and they evolve to represent more detailed segmentation. The fitness function of the genetic algorithm is defined using uniformity and peakiness of each region. The cross-over process uses 1-point crossover which exchanges parts of two images each of which is divided into two parts. The mutation process takes merge and split process into account. Using low-resolution image at first, This method obtains chromosomes which have high fitness values. fast, then they are evolved into chromosomes with high fitness values for higher resolution image. Compared to conventional genetic segmentation, this method is much more effective. It is a clever combination of genetic algorithm and pyramid approach. Experiments show comparable or better results compared to other methods.

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