칼라 영상내의 객체 추출을 위한 분할 영역간의 관계성 분석 기법 = (The)analysis method of relationship among the regions for object extraction in color image

국문 초록 (Abstract)

한글초록:본 논문은 칼라 영상의 영역 분할에서 추출된 각 영역간의 등조선(isophote)의 변화를 분석하여 영역 간의 효율적인 정합을 통해 의미 있는 객체 분리의 방법을 제시한다. 컴퓨터를 이용한 영상의 사용이 증가함에 따라 영상에 포함된 정보를 이용하기 위한 시도들이 다양하게 이루어지고 있다. 그 중에서도 영상에 포함된 객체를 활용하는 영상 데이터 베이스의 인덱싱(indexing), 내용 기반 검색(content based retrieval), 영상 인식 및 변환 등이 주류를 이루고 있다.영상에 포함된 객체 영역은 단일 색상이나 단일 영역으로 구성되기 보다는 여러 개의 영역(area)이나 다양한 색상(color)을 포함하고 있으므로 하나의 객체가 여러 개의 영역으로 분할되어 있거나 복합적으로 구성되어 있는 것이 더 일반적이다. 특정 객체 내에 무질서하게 반복되거나, 여러 가지 색으로 표현되는 무늬, 문자 또는 도형 등과 같이 복잡한 영역이 존재할 경우, 각 영역을 독립적인 영역으로 인식하게 되는 단점이 발생하며, 효율적인 영역 정합에 의한 객체 분리를 할 수 없는 상황이 발생한다.기본적으로 색상 정보에 기초하여, 이러한 영역들을 병합하여 의미 있는 객체 영역을 추출하는 것은 쉬운 일이 아니다. 정밀한 영상 분할을 위해서는 픽셀 단위의 정교한 영역 경계 추출이 요구되지만, 이러한 방법은 너무 많은 시간이 소요되고 텍스처에 의해 영역이 세분화되어 객체의 분리가 어렵게 된다. 또한, 객체 내부에 존재하는 그림자, 하이라이트, 불규칙한 패턴 등에 의해 객체 단위의 영역 추출이 어렵게 된다. 일반적으로 영역구분과 병합을 위해 칼라 분포 유사도나 텍스처 분포 유사도를 이용하여 영역을 분할, 병합하는 방법을 이용한다. 그러나 이러한 방법은 영역간의 관계(relationship)가 고려되지 않는 문제가 발생하게 된다.만약, 하나의 객체 내에 존재하는 영역들이 상이한 칼라의 집합으로 구성되어 있다면, 해당 객체는 독립적인 영역들로 분할되기 때문에 객체의 의미가 상실된다. 따라서 영역에 대한 칼라 정보 외에 다른 지식 정보를 선택적으로 적용할 수 있는 방법이 요구된다. 이러한 방법론으로 본 논문에서는 영상을 구성하는 색상 정보 외에 입체감을 표현하기 위한 방법으로 명암의 등가를 연결한 등조선의 형태분석을 이용하고 있다. 그리고 분석된 정보를 통해 영역 간의 독립, 종속 여부를 판단하여 객체의 의미 있는 영역 정합을 통한 객체 분리의 방법을 제시하고 있다

국문 초록 (Abstract)

영문초록:This paper intends to propose a way of significant object isolation by analysing changes in the isophotes of the areas of a color image that are extracted through region segmentation and by efficient matching of the areas. As computers are increasingly utilized for images, many attempts to use information included in the images are being made. Among the attempts, indexing of image database, which uses objects in images, content-based retrieval, image recognition, and transformation are representative. An object area in the image includes several areas or various colors, not one color or one area so in general, an object is segmented into several areas or it is complexly designed. In case a particular object has complex areas like patterns, letters or figures of various colors, or in case it has areas that are repeated in disorder, each area may be recognized as an independent one and further, it gets impossible to isolate an object through efficient regional matching. Basically, it is not easy to merge these areas based on color information and then, to extract a significant object area. Precise image segmentation requires elaborate extraction in pixel of regional border, but it requires too much time and areas get segmented on the basis of textures so object isolation becomes difficult. And, because of shades existing in an object, highlight, and irregular patterns, it becomes difficult to extract an object area. In general, for zoning and merging, color distribution similarity or texture distribution similarity is used. However, this method doesn’t consider relationship among the areas, which is the problem.If the areas existing in an object are composed of different color sets, the applicable object is segmented into independent areas so it gets to lose the meaning as an object. Therefore, it is required to selectively apply other information on the areas in addition to color information. Based on this methodology, this study, in addition to color information, has also analysed the shape of isophotes that connect equivalence of brightness as a way of expressing cubic effect. And, through the analysed information, it has judges independence or dependence of the areas, and then, proposed a way of object isolation through significant regional matching of an object