이진영상처리를 이용한 영상인식에 관한 전반적 정의

소개글

이진영상처리를 이용한 영상인식에 관한 전반적 정의입니다. 공부하면서 필요한 핵심들만 따로 정리해 놓았습니다.

목차

☯ 물체분할(segmentation)
☯ 이진영상을 이용한 물체인식
☯라벨링(labeling)
&영역의 라벨링 방법&
&반복문을 사용한 영역 라벨링 방법&
&인식을 위한 기하학적 특징들&
&영역 경계의 추적&
&라벨링 기법&
&라벨링에 의한 영상 분리&
& 픽셀의 연결성 &
☯영상 분할
& 문턱치를 이용한 영상 분할 &
& 영역기반 분할 &
& 재귀함수를 이용한 영상 분할 및 병합 &
☯템플레이트 정합을 통한 패턴인식
& 템플레이트 정합 &

본문내용

☯ 물체분할(segmentation)

분할은 배경(background)에서 물체(object)를 추출하는 것을 뜻한다. 음성인식에서 특별한 소리만을 인식하는 것도 분할에 해당한다. 영상에서 관심있는 영역(semantic region)은 물체가 되고 나머지는 배경으로 취급된다. 차 안에서 사람의 목소리는 물체이고 차 소리나 바람소리는 배경 또는 잡음(noise)으로 처리된다.]

☯ 이진영상을 이용한 물체인식

여기에서는 0과 255의 값만으로 이루어진 이치화된 영상으로부터 영상 내부에 있는 물체의 형태나 크기 특징을 이용하여 물체를 인식하는 방법을 제시한다.
먼저 명암값을 가지는 입력영상을 히스토그램 해석을 통해 이화된 영상으로 변환한다. 이치화된 영상에서 물체 영역을 라벨링(labeling)이라는 과정을 통해 각각의 물체를 구성하는 개개의 픽셀들을 하나의 영역으로 묶어낸다. 다음. 라벨링된 각각의 영역에 대해 크기나 구멍의 수, 경계 형상 등의 특징을 조사하여 인식하기 위한 자료로 사용한다.

라벨링(labeling)

[`인접하여 연결‘되어 있는 모든 화소에 동일한 번호(라벨)를 붙이고 다른 연격 성분에는 또 다른 번호를 붙이는 작업]

영상이 라벨링 된 후에는 서로 연결된 인접화소 영역은 픽셀들의 값이 동일한 하나의 번호로 라벨링되어 나타나며 다른 인접영역 성분은 또 다른 번호로 나타나게 된다. 라벨링된 영상을 이용하면 물체를 쉽게 인식할 수 있다. 임의의 한 라벨을 가진 화소만 추출하면 이것은 원 입력영상에서 8개의 물체 영역 중 하나만을 배경에서 분리할 수 있게 되는 것이다.
이치화된 영상을 라벨링하면 인접하여 연결된 영역들은 서로 다른 번호가 각각 붙여져서 영역을 구별할 수 있도록 재구성된다.

참고 자료

없음