피라미드를 이용한 곡선 추적에 관한 연구

Abstract

The human visual system has the ability to quickly extract simple global curvilinear structure from input that does not locally exhibit that structure. In this thesis, a method of extracting global curve tracing from small fragments of those curves by using a hierarchical pyramid data structure is proposed. First, the noise-cleaned input image is smoothed and subsampled into a pyramid of lower-resolution versions by recursive computation of Gaussian-weighted sums. And then global trend curves are extracted by interpolating B-splines among control points obtained by thinning the intermediate images or thinning.;인간의 시각 인식 체계는 입력되는 영상(image)으로부터 전체적(global)으로 나타나는 단순한 곡선 구조를 쉽고 빠르게 추적해 내는 능력을 가지고 있어, 전체적인 곡선 구조가 영상에서 지역적(local)으로는 전혀 관찰되지 않는 경우에도 곡선의 추적이 가능하다. 본 논문에서는 영상에서 전체적으로 나타나는 곡선의 추적을 위해 입력 영상에 대한 다중 해상도(multi-resolution)의 영상들로 이루어진 계층적 피라미드 구조 (hierarchical pyramid data structure)의 사용을 제안한다. 피라미드 구조로 영상을 표현한 후에는 각 영상에 대해 지역적으로 적용되며, 병렬로 수행 가능한 2차원 연산의 수행에 의해 지역적으로는 전혀 곡선 구조가 나타나지 않는 경우에도 단순하고 전체적인 곡선의 추적이 가능하다. 논문에서 곡선 추적을 위해 적용하는 방법은 세선화와 영역의 특징점을 제어점으로 갖는 B-스플라인 곡선 보간등의 두 가지로써 영상에 대한 실험에 의해 두 방법의 곡선 추적 능력을 비교한다.