영상 분할이란 무엇인가?
분할은 추가 분석을 위해 이미지를 일련의 유의미한 영역으로 분할하는 과정입니다
컴퓨터 비전 분야에서 가장 오래되고 가장 널리 연구된 문제 중 하나
영상 분할을 용이하게 하는 영역 특성
- 영역은 특정 특성에 있어 균일하거나 동질적이어야 함
- 영역 내부는 단순해야 하며 구멍이나 누락된 부분이 없어야 함
- 인접한 영역들은 각각이 균일성을 갖는 특성 측면에서 현저히 다른 값을 가져야 함
- 각 영역의 경계는 매끄럽고 공간적으로 정확해야 함
영역 식별 및 분할의 다양한 수준
분할 접근 방식
- 영역 기반
- 윤곽선 기반
- 템플릿 매칭 기반
- 분할 및 병합 기반
- 전역 최적화 기반
문제점 및 과제
- 현재까지 모든 문제에 잘 작동하는 단일 분할 방법은 없음
- 성공적인 분할용 컴퓨터 비전 방법을 개발하기 위해서는 일반적으로 해당 응용 분야에 대한 전문 지식이 필수적임
- 동일한 응용 분야 내에서도 이미지는 크게 달라질 수 있음
임계값 처리 (Thresholding)
영역들이 중복되는 강도 분포를 갖는 경우 문제 발생
K-평균 군집화 (K-Means Clustering)
군집의 수를 사전에 알고 있는 경우 유효할 수 있음
군집의 수를 사전에 알지 못하는 경우 문제 발생
특징 기반 분류
슬라이딩 윈도우 패치별 특징 추출 후 분류를 통한 분할… 학습을 위한 많은 예제가 필요함
영역 분할 및 병합
기본적인 계산 접근 방식
- 영역 통계를 기반으로 전체 이미지를 재귀적으로 조각으로 분할
- 계층적 방식으로 영역들을 재귀적으로 함께 병합
- 분할과 병합을 순차적으로 결합
영역 분할 및 병합
- 가장 단순한 기법
– 임계값 처리를 적용한 후 연결 요소(connected components) 계산
– 조명 및 객체 내 통계적 변동으로 인해 거의 충분하지 않음
연결 요소 알고리즘
- 첫 번째 패스
N4
N8
– 각 픽셀 검사 (좌측 상단에서 우측 하단으로)
– 객체 픽셀인 경우, 이웃 픽셀 검사 (𝑁𝑁 4 또는 𝑁𝑁 8)
– 레이블이 있는 이웃이 없으면 새 레이블 할당
– 레이블이 있는 이웃이 있으면 가장 작은 값 할당
– 할당하는 동안 레이블 등가성 기록
등가 집합 {1,2,6} {3,4,5}
- 두 번째 패스
– 각 픽셀 검사 (좌측 상단에서 우측 하단으로)
– 각 레이블을 가장 작은 등가 레이블로 교체
– 모든 배경 픽셀은 기본적으로 0 레이블로 설정
영역 분할
- 측정 공간에서의 군집화
– 이미지의 동질적 영역이 측정 공간에서 군집으로 나타난다고 가정 (간단한 예: 히스토그램)
– 영역 내 유사도 및 영역 간 비유사도 지표 최적화
– 공간에서 계곡(valleys)을 찾고 그 사이의 구간을 군집으로 선언하여 군집화 수행 가능
– 분할은 군집을 다시 이미지 도메인으로 매핑하는 것임
– 군집 레이블의 연결 요소가 세그먼트를 구성함
영역 성장을 통한 병합
– 유사도 측도 정의
– 영역에 대한 하나의 시드 픽셀에서 시작
– 유사한 경우 이웃 픽셀을 영역에 추가
– 더 이상 유사한 픽셀이 없을 때까지 이전 단계 반복
워터셰드 분할 (Watershed Segmentation)
지형 표면의 침수 비유를 기반으로 함
Meyer의 플러딩 알고리즘 (flooding algorithm)
1) 플러딩을 시작할 일련의 마커를 선택합니다. 이는 예를 들어 모든 국소 최솟값(local minima)일 수 있습니다. 각각에 서로 다른 레이블을 부여합니다.
2) 각 마커의 이웃 픽셀들을 우선순위 큐에 넣습니다. 회색조 값이 더 유사한 픽셀일수록 더 높은 우선순위를 가집니다.
3) 큐에서 우선순위가 가장 높은 픽셀을 꺼냅니다. 꺼낸 픽셀의 이미 레이블이 지정된 이웃들이 모두 동일한 레이블을 가지고 있다면, 해당 픽셀에 동일한 레이블을 부여합니다. 큐에 들어간 적이 없는 레이블 미지정 이웃들을 모두 큐에 넣습니다.
4) 큐가 빌 때까지 3단계를 반복합니다.
결과로 남은 레이블이 지정되지 않은 픽셀들이 워터셰드 라인이 됩니다
최대 안정 극값 영역 (Maximally Stable Extremal Regions)
- 최대 안정 극값 영역(MSER)의 기초
– 대비되는 배경으로 둘러싸여 있으며 거의 균일한 강도를 갖는 것이 특징인 연결 요소
– 여러 임계값을 적용해 보고 연결 요소의 형태를 분석하는 과정을 통해 구성됨
– 선택된 영역은 광범위한 임계값 범위에 걸쳐 형태가 거의 변하지 않고 유지되는 연결 요소임.