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논문 기본 정보

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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제27권 제10호
발행연도
2000.10
수록면
1,038 - 1,045 (8page)

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본 논문에서는 칼라공간상의 거리와 이웃정보를 이용한 클러스터링을 통한 칼라영상 분할 방법을 제안한다. 칼라영상의 한 픽셀은 칼라정보(R,G,B)와 위치정보(x,y)를 가진다. 대개의 칼라공간에서의 클러스터링방법은 픽셀을 (R,G,B)공간으로 변환후 (R,G,B)공간상의 분포만을 이용하지만 여기서는 (R,G,B)와 (x,y)모두를 사용하여 클러스터링함으로 영상의 세그먼트들을 찾는다. 클러스터링 방법으로서 인력을 모방하는 중력 클러스터링(gravitational clustering)을 사용하였다. 이 방법은 클러스터의 중심값과 클러스터 수를 미리 정해주지 않아도 자동적으로 결정할 수 있는 장점이 있다. 중력 클러스터링에서 찾은 클러스터 수를 가지고 다른 클러스터링 방법(K-means)에 입력으로 주어 결과를 비교해 본다. 본 논문에서는 이웃관계를 따라 클러스터링하는 것이 정확한 경계선을 찾는데 효과적임을 보여준다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 중력 클러스터링(gravitational clustering) 알고리즘

3. 이웃관계를 고려한 클러스터링 및 영상분할

4. 실험 결과 및 분석

5. 결론

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