KR101560830B1 - 이미지 분할 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 이미지 분할 장치 및 방법에 관한 것이다.
이를 위해 본 발명은 대상 이미지에서 타겟 이미지 영역을 선택하기 위해 하나 이상의 타겟 시드 영역 및 배경 시드 영역을 지정하고, 지정된 타겟 시드 영역 및 배경 시드 영역과, 그 외의 영역을 구분하기 위해 각 픽셀마다 시드 레벨 값을 맵핑한 후 지정된 타겟 시드 영역 및 배경 시드 영역에 해당하는 픽셀들 각각의 RGB 값과 동일한 RGB 값을 가지는 주변 픽셀을 선택하고, 선택된 주변 픽셀을 둘러싼 픽셀들 중 선택된 주변 픽셀과 유사한 RGB 값을 가지는 픽셀을 추출한 후 추출된 픽셀을 둘러싼 픽셀들 중 추출된 픽셀의 시드 레벨값과 가장 유사한 시드 레벨값을 가지는 픽셀의 개수를 판단하여 판단된 개수가 추출된 픽셀의 시드 레벨값과 다른 시드 레벨값을 가지는 픽셀의 개수보다 많으면 선택된 픽셀을 추출된 픽셀의 시드 영역으로 설정하고, 시드 영역에 대한 설정이 완료되면 상기 설정 완료된 시드 영역 중 타겟 시드 영역에 해당하는 이미지를 출력함으로써 분할된 결과 이미지의 경계 부분에서 매끄럽지 않게 분할되는 계단 현상을 줄일 수 있게 된다.
이미지 분할, 그로우 컷, 시드 변환

Description

이미지 분할 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR SEGMENTING IMAGE}
본 발명은 이미지 분할 장치 및 방법에 관한 것으로, 특히 그로우 컷(Grow-Cut) 알고리즘을 이용하여 이미지를 분할하기 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로 이미지 분할(Segmentation) 기술은 픽셀로 이루어진 디지털 이미지들을 다수의 제한된 영역으로 분할하는 기술이다. 이러한 이미지 분할 기술은 중요한 이미지 특징을 단순화하여 분석하거나 의미있는 정보로 표현하는데 용이하여 메디컬 이미지(medical Image) 분석 및 포토 편집과 같은 이미지 프로세싱 어플리케이션에서 자주 사용되고 있다.
이미지 분할 기술은 동질성의 부분을 하나의 오브젝트를 보는 방법과 경계선 부분의 대조도를 평가하여 나누는 방법 등이 있으며, 동질성과 대조도로 사용되는 특성으로는 단색조, 컬러, 질감등의 특성이 포함될 수 있다. 객체의 정확한 분할을 위해서는 객체의 특성 추출이 기본으로 이루어져야 하며, 특징값들을 판단하여 정확히 적용시켜야 정확한 분석이 가능하다. 이러한 이미지의 특징값은 이미지 전체에 대해서 산출할 수 있고, 이미지 분할 후 관심있는 영역에 대해서만 특징값을 산출할 수도 있다. 또한 이러한 특징값은 이미지의 특성에 따라 구분되는데, 여 기서 특성은 이진 이미지에서 둘레, 넓이, 반지름, 장축, 단출, 혹은 객체의 개수 등이 될 수 있고, 단색조 이미지에서는 동질성, 대조도, 평균, 분산, 첨도, 왜도 등이 될 수 있다. 또한 컬러이미지에서는 RGB 밴드별 특징값과 컬러 특징값이 될 수 있다. 뿐만 아니라 이미지의 특징값은 영역 주파수 변환, 주파수 변환, 주파수 변환중의 코사인 변환등을 이용하여 산출할 수도 있어서 이러한 복수의 특징값 중에서 이미지의 특성에 맞게 적절한 특징값을 찾아 적용하여 응용하는 것이 필요하다.
한편, 이미지 분할 기술 중 그로우 컷(Grow-cut) 알고리즘은 초기에 사용자 설정에 따라 분할 결과를 출력하고, 사용자가 출력된 분할 결과를 바탕으로 이미지를 수정하면서 정교한 분할을 수행하는 기술이다. 이러한 선택 영역 알고리즘은 사용자로부터 객체 이미지와 배경 이미지를 분할하기 위해 각각의 시드(Seed) 설정을 위한 하나 이상의 픽셀 선택이 있으면 선택된 픽셀 각각을 객체 또는 배경 시드로 설정한다. 그리고 설정된 객체 또는 배경 시드 각각에 해당하는 픽셀의 RGB 값과 유사한 RGB 값을 가지는 픽셀들을 계속적으로 선택하여 객체 또는 배경 시드로 설정한다. 그리고 선택되는 픽셀들이 증가하면서 설정된 시드가 증가하게 되고, 설정이 완료되면 객체 또는 배경 시드로 설정된 픽셀들에 대한 이미지 분할이 수행된다. 이에 대해서 도 1을 참조하여 구체적으로 살펴보면, 도 1의 (a)와 같은 이미지에서 꽃 모양을 배경으로부터 분리하기 위해 사용자로부터 (b)와 같이 100에 해당하는 객체 시드가 지정되고, 101에 해당하는 배경 시드가 지정되면 지정된 배경 시드와 객체 시드에 해당하는 픽셀들 각각의 RGB 값과 동일한 RGB 값을 가지는 픽셀 들을 선택하여 선택된 픽셀들 각각을 배경 시드 영역 또는 객체 시드 영역로 설정하고, 설정이 완료되면 이미지로부터 (c)의 102와 같이 꽃 모양의 객체 시드 영역에 해당하는 이미지를 분할하여 출력한다.
이와 같이 종래에는 선택 영역 알고리즘을 이용하여 사용자로부터 입력된 시드들에 해당하는 픽셀들을 선택하고, 선택이 완료되면 사용자가 분할하고자 하는 이미지를 분할하는 동작을 수행하였다. 그러나 선택 영역 알고리즘이 적용된 결과 이미지를 살펴보면, 도 2의 (a) 또는 (b)와 같이 분할된 결과 이미지의 경계 부분에서 매끄럽지 않게 분할되는 래깅(Ragging) 현상이 발생한다는 문제점이 있었다.
게다가, 일반적인 유선 통신 환경뿐만 아니라 무선 통신 환경에서도 이러한 선택 영역 분할 알고리즘을 이용하여 이미지를 분할하기 위한 방법을 필요로 하고 있다.
따라서, 본 발명은 이미지를 분할하기 위한 장치 및 방법을 제공한다.
상술한 바를 달성하기 위한 본 발명은 이미지 분할 장치에 있어서, 이미지에서 타겟 이미지 영역을 선택하기 위해 하나 이상의 타겟 시드 영역 및 배경 시드 영역을 지정하는 시드 선택부와, 상기 타겟 시드 영역 및 상기 배경 시드 영역과, 그 외의 영역을 구분하기 위해 각 픽셀마다 시드 레벨 값을 맵핑하는 시드 레벨값 설정부와, 상기 지정된 타겟 시드 영역 및 배경 시드 영역에 해당하는 픽셀들 각각의 RGB 값과 유사한 RGB 값을 가지는 주변 픽셀을 선택하는 주변 픽셀 선택부와, 상기 선택된 주변 픽셀과 유사한 RGB 값을 가지는 픽셀들 중 상기 선택된 주변 픽 셀과 가장 유사한 RGB 값을 가지는 픽셀을 검출하고, 상기 검출된 픽셀의 주변 픽셀 각각에 설정된 시드 영역을 판단하여 상기 검출된 픽셀의 시드 영역과 동일한 시드 영역의 픽셀 개수가 상기 검출된 픽셀의 시드 영역과 다른 시드 영역의 픽셀 개수보다 크면 상기 선택된 주변 픽셀의 시드 영역을 상기 검출된 픽셀의 시드 영역으로 설정하는 시드 영역 설정부와, 상기 시드 영역 설정이 완료되면 상기 타겟 시드 영역에 해당하는 이미지를 출력하는 최종 이미지 출력부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명은 이미지 분할 장치에서 이미지를 분할하기 위한 방법에 있어서, 대상 이미지에서 타겟 이미지 영역을 선택하기 위해 하나 이상의 타겟 시드 영역 및 배경 시드 영역을 지정하는 과정과, 상기 지정된 타겟 시드 영역 및 배경 시드 영역과, 그 외의 영역을 구분하기 위해 각 픽셀마다 시드 레벨 값을 맵핑하는 과정과, 상기 지정된 타겟 시드 영역 및 배경 시드 영역에 해당하는 픽셀들 각각의 RGB 값과 유사한 RGB 값을 가지는 주변 픽셀을 선택하는 과정과, 상기 선택된 주변 픽셀과 유사한 RGB 값을 가지는 픽셀들 중 가장 유사한 RGB 값을 가지는 픽셀을 검출하는 과정과, 상기 검출된 픽셀의 주변 픽셀 각각에 설정된 시드 영역을 판단하여 상기 검출된 픽셀의 시드 영역과 동일한 시드 영역의 픽셀 개수가 상기 검출된 픽셀의 시드 영역과 다른 시드 영역의 픽셀 개수보다 큰지 여부를 판단하는 과정과, 판단 결과 상기 검출된 픽셀의 시드 영역과 다른 시드 영역의 픽셀 개수보다 크면 상기 선택된 주변 픽셀의 시드 영역을 상기 검출된 픽셀의 시드 영역으로 설정하는 과정과, 상기 시드 영역에 대한 설정이 완료되면 상기 설정 완료된 시드 영 역 중 타겟 시드 영역에 해당하는 이미지를 출력하는 과정을 포함함을 특징으로 한다.
본 발명은 이미지 분할 시 분할된 이미지의 경계 부분에 발생할 수 있는 계단 현상과 같은 래깅 현상을 최소화할 수 있다는 이점이 있다.
또한 본 발명은 무선 통신 환경과 같이 작은 리소스를 사용하는 환경에서도 이미지 분할을 원활하게 수행할 수 있다는 이점이 있다.
이하 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 하기 설명 및 첨부 도면에서 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다.
이하 본 발명의 실시 예에 따른 이미지 분할 장치의 구성 및 각 구성의 동작에 대해서 도 3를 참조하여 상세하게 살펴보도록 한다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 이미지 분할 장치(300)의 구성도를 나타내는 도면이다.
본 발명의 실시 예에 따른 이미지 분할 장치(300)는 시드 선택부(310), 시드 레벨값 설정부(320), 주변 픽셀 선택부(330), 시드 영역 설정부(340), 최종 이미지 출력부(350)를 포함한다.
시드 선택부(310)는 사용자의 선택에 의해 분할을 원하는 이미지에 객체 이미지를 선택하기 위한 객체 시드 및 배경 이미지를 선택하기 위한 배경 시드를 지 정한다. 그리고 시드 선택부(310)는 시드가 지정된 이미지를 분할 알고리즘 계산량을 줄이기 위해서 대상 이미지를 그레이레벨(Gray Level)의 대상 이미지로 변환한다.
시드 레벨 값 설정부(320)는 대상 이미지에 지정된 객체 시드 및 배경 시드에 해당하는 이미지 영역의 픽셀들과 시드가 지정되지 않은 픽셀 각각에 미리 설정된 시드 레벨 값을 맵핑한다. 이때, 시드 레벨 값은 객체 시드 또는 배경 시드에 해당하는 픽셀 또는 시드에 해당하지 않는 픽셀을 나타내기 위한 레벨 값으로, 객체 시드에 해당하는 픽셀은 ‘1’로 맵핑하고, 배경 시드에 해당하는 픽셀은 ‘-1’로 맵핑한다. 또한, 객체 시드 또는 배경 시드에 해당하지 않은 픽셀은 ‘0’으로 맵핑한다.
또한 시드 레벨값 설정부(320)는 시드 영역 설정이 완료된 이미지의 시드 레벨값을 재설정하기 위한 요청이 있으면 해당 이미지 전체를 구성하는 픽셀들 각각의 주변 픽셀들에 대한 시드 레벨값의 합계를 산출한다. 그리고 시드 레벨값 설정부(320)는 산출된 합계가 미리 설정된 임계값 이상인지 판단하여 임계값 이상이면 설정된 시드 레벨값을 다른 시드 레벨값으로 변경하고, 그렇지 않으면 대상 이미지 전체를 구성하는 픽셀들 각각에 설정된 시드 레벨값을 유지한다. 예를 들어, 임의의 픽셀에 설정된 시드 레벨 값이 ‘1’이고, 주변 픽셀들에 대한 시드 레벨값의 합계가 임계값 이상이면 설정된 시드 레벨 값이 ‘1’은 ‘-1’로 변경된다.
주변 픽셀 선택부(330)는 시드 레벨값 설정부(320)를 통해서 맵핑된 시드 레벨 값을 이용하여 변환된 이미지에서 객체 시드 또는 배경 시드에 해당하는 픽셀마 다 RGB 값을 산출하고, 객체 시드 또는 배경 시드에 해당하는 픽셀 주변 픽셀들 중 산출된 RGB 값과 유사한 RGB 값을 가지는 픽셀이 있는지 판단한다. 여기서 주변 픽셀 선택부(330)는 산출된 RGB 값과 유사한 RGB 값을 가지는 픽셀을 판단하기 위해 RGB 임계값을 미리 설정한다. 그리하여 주변 픽셀 선택부(330)는 산출된 RGB 값과 주변 픽셀의 RGB 값의 차이 값이 미리 설정된 RGB 임계값 이하이면 유사한 RGB 값을 가진다고 판단한다. 이와 같이 유사한 RGB 값을 가지는 픽셀이 존재하면 주변 픽셀 선택부(330)는 유사한 RGB 값을 가지는 픽셀을 객체 시드에 의해 객체 시드 영역으로 설정하기 위한 픽셀 또는 배경 시드에 의해 배경 시드 영역으로 설정하기 위한 픽셀로 선택한다.
시드 영역 설정부(340)는 선택된 픽셀 주변의 유사한 RGB 값을 가지는 픽셀들 중 선택된 픽셀의 RGB 값과 가장 유사한 RGB 값을 가지는 픽셀을 검출한다. 이때 가장 유사한 RGB 값을 가지는 픽셀은 자신의 RGB 값과 주변 픽셀의 RGB 값이 가장 작은 RGB 차이값을 가지는 픽셀을 의미한다.
이후 시드 영역 설정부(340)는 검출된 픽셀을 둘러싼 픽셀들 각각의 시드 영역을 판단하여 검출된 픽셀의 시드 영역과 동일한 시드 영역의 픽셀 개수를 확인한다. 만약 확인된 픽셀 개수가 검출된 픽셀의 시드 영역과 다른 시드 영역의 픽셀 개수보다 많으면 시드 영역 설정부(340)는 선택된 픽셀을 검출된 픽셀의 시드 영역으로 설정한다. 또한 만약 확인된 픽셀 개수가 검출된 픽셀의 시드 영역과 다른 시드 영역의 픽셀 개수보다 작으면 시드 영역 설정부(340)는 선택된 픽셀 주변의 유사한 RGB 값을 가지는 픽셀들 중 검출된 픽셀을 제외한 나머지 픽셀들에서 선택된 픽셀의 RGB 값과 가장 유사한 RGB 값을 가지는 픽셀을 검출한다.
이후 시드 영역 설정부(340)는 상기에서 설명한 바와 같이 새롭게 검출된 픽셀의 시드 영역과 동일한 시드 영역의 픽셀 개수를 확인하고, 동일한 시드 영역의 픽셀 개수와 다른 시드 영역의 픽셀 개수를 비교하는 동작을 반복하여 수행한다.
이러한 동작을 하기의 <표 1>과 같은 알고리즘을 이용하여 수행된다.
Figure 112008079749525-pat00001
상기와 같이 대상 이미지에 대해서 객체 시드 또는 배경 시드 설정이 완료되면 최종 이미지 출력부(350)는 이미지에서 객체 시드 영역에 해당하는 이미지와 배경 시드 영역에 해당하는 이미지를 분할하고, 그 중 객체 시드 영역에 해당하는 이미지를 최종 이미지로써 출력한다. 이를 통해서 이미지 분할 장치(300)는 최종 이미지의 경계 부분에 해당하는 픽셀들의 계단 현상을 현저히 줄일 수 있다는 이점을 가진다.
그러면 이제 본 발명의 실시 예에 따라 도 3과 같이 구성되는 이미지 분할 장치(300)에서 사용자로부터 선택된 대상 이미지를 분할하기 위한 과정에 대해서 도 4a 및 도 4a를 참조하여 하기에서 구체적으로 설명하도록 한다.
도 4a는 본 발명의 실시 예에 따라 이미지 분할 장치(300)가 객체 시드 또는 배경 시드를 설정하여 대상 이미지를 분할하기 위한 제어 흐름도이다.
400단계에서 이미지 분할 장치(300)는 이미지를 포함하는 이미지가 선택되면 401단계에서 선택된 이미지에 객체 시드 또는 배경 시드가 지정되는지 확인하여 지정되면 402단계로 진행하고, 그렇지 않으면 선택된 대상 이미지에 객체 시드 및 배경 시드가 지정되는지 계속적으로 확인한다. 즉, 이미지 분할 장치(300)는 사용자의 선택에 따라 도 8의 (a)와 같은 이미지에서 (b)와 같이 빨간색의 객체 시드를 지정하고, 파란색의 배경 시드를 지정하는 것이다.
402단계에서 이미지 분할 장치(300)는 객체 시드 및 배경 시드가 지정된 이미지를 그레이 레벨의 이미지로 변환하고, 변환된 이미지에서 객체 시드 및 배경 시드에 해당하는 픽셀들 각각에 시드 레벨 값을 맵핑한다.
403단계에서 이미지 분할 장치(300)는 맵핑된 시드 레벨 값을 이용하여 이미지를 구성하는 픽셀들 각각의 주변 픽셀들 중 객체 시드 및 배경 시드에 해당하는 픽셀을 판단한다.
404단계에서 이미지 분할 장치(300)는 객체 시드 또는 배경 시드에 해당하는 픽셀로 판단된 주변 픽셀들 각각의 RGB 값과 유사한 RGB 값을 가지는 픽셀을 선택한다. 이때 이미지 분할 장치(300)는 선택된 픽셀의 RGB 값과 주변 픽셀의 RGB 값의 차이 값이 미리 설정된 RGB 임계값 이하이면 유사한 RGB 값을 가진다고 판단한다.
405단계에서 이미지 분할 장치(300)는 선택된 픽셀을 둘러싼 픽셀들 중 선택된 픽셀의 RGB 값과 가장 유사한 RGB 값을 가지는 픽셀을 검출한다. 즉, 이미지 분할 장치(300)는 선택된 픽셀의 RGB 값과 주변 픽셀의 RGB 값의 차이 값이 가장 작은 값을 가지는 픽셀을 선택된 픽셀의 RGB 값과 가장 유사한 RGB 값을 가지는 픽셀로 판단한다.
406단계에서 이미지 분할 장치(300)는 검출된 픽셀을 둘러싼 주변 픽셀들의 시드 영역을 판단한다.
407단계에서 이미지 분할 장치(300)는 검출된 픽셀과 동일한 시드 영역의 픽셀 개수와 다른 시드 영역의 픽셀 개수를 확인하여 검출된 픽셀과 동일한 시드 영역의 픽셀 개수가 다른 시드 영역의 픽셀 개수 이상인지 여부를 판단하여 이상이면 409단계를 진행하고 그렇지 않으면 408단계를 진행한다.
검출된 픽셀과 동일한 시드 영역의 픽셀 개수가 다른 시드 영역의 픽셀 개수 미만이면 408단계에서 이미지 분할 장치(300)는 검출된 픽셀의 다음으로 선택된 픽셀과 가장 유사한 RGB 값을 가지는 픽셀을 검출하고, 406단계를 진행한 후 407~411단계를 진행한다. 다시 말해서 이미지 분할 장치(300)는 검출된 픽셀과 유사한 RGB 값을 가지는 주변 픽셀들 중 검출된 픽셀을 제외한 나머지 픽셀들에서 선택된 픽셀의 RGB 값과 가장 유사한 RGB 값을 가지는 픽셀을 검출하는 것이다.
407단계에서 409단계로 진행한 이미지 분할 장치(300)는 선택된 픽셀을 검출된 픽셀의 시드 영역으로 설정한다.
이와 같은 과정에 대해서 도 5를 참조하여 살펴보면, 배경 시드 레벨 값 ‘-1’ 또는 ‘1’과 유사한 RGB 값을 가지는 501과 같은 픽셀이 있다고 가정한다. 이때 이미지 분할 장치(300)는 501의 픽셀 주변의 픽셀들 중 501의 픽셀의 RGB 값과 가장 유사한 RGB 값을 가지는 픽셀을 검출한다. 만약 가장 유사한 RGB 값을 가지는 픽셀이 500이라면 이미지 분할 장치(300)는 500의 픽셀을 둘러싼 주변 픽셀들 중 500의 픽셀과 동일한 시드 영역을 가지는 픽셀 개수를 판단한다. 도 5와 같이 500의 픽셀 주변의 픽셀들 중 500의 픽셀과 동일한 시드 영역에 해당하는 픽셀 개수가 다른 시드 영역에 해당하는 픽셀의 개수 이상이면 501의 픽셀은 배경 시드 영역으로 설정되어 시드 레벨 값 ‘-1’을 가지게 된다.
410단계에서 이미지 분할 장치(300)는 이미지 전체에 대한 객체 시드 또는 배경 시드의 설정이 완료되었는지 판단하여 완료되면 411단계로 진행하고, 그렇지 않으면 405단계로 진행하여 이미지 전체의 시드 설정이 완료될 때까지 405단계~410단계를 수행한다.
411단계에서 이미지 분할 장치(300)는 이미지를 객체 시드 영역과 배경 시드 영역에 해당하는 이미지로 분할하고, 분할된 객체 시드 영역에 해당하는 이미지를 최종 이미지로써 출력한다. 이때, 출력된 최종 이미지는 도 8의 (c)와 같이 도시될 수 있다.
이를 통해서 이미지 분할 장치(300)는 분할하고자 하는 이미지의 경계 부분에 해당하는 이미지의 계단 현상을 줄일 수 있다는 이점이 있다.
410단계에서
Figure 112008079749525-pat00002
단계로 진행하여 이미지 전체 픽셀에 맵핑된 시드 레벨값을 재설정하는 동작에 대해서 도 4b를 참조하여 하기에서 구체적으로 살펴보도록 한다. 여기서 도 4b의
Figure 112008079749525-pat00003
단계는 도 4a의
Figure 112008079749525-pat00004
단계와 연결되는 단계이다.
도 4b는 본 발명의 실시 예에 따라 이미지 분할 장치(300)가 이미지 전체 픽셀에 맵핑된 시드 레벨 값을 재설정하기 위한 제어 흐름도이다.
412단계에서 이미지 분할 장치(300)는 이미지 전체의 픽셀 각각에 대한 시드 레벨 값을 재설정하기 위한 요청이 있는지 확인하여 있으면 413단계로 진행하고, 그렇지 않으면
Figure 112008079749525-pat00005
단계로 진행하여 도 4a의 411단계를 수행한다. 이때, 도 4b의
Figure 112008079749525-pat00006
단계는 도 4a의
Figure 112008079749525-pat00007
단계와 연결되는 단계이다. 여기서 412단계의 요청 과정은 사용자에 의해서 요청되어 수행될 수 있고, 시드 설정 완료 이후에 요청 과정을 수행하지 않고 바로 시드 레벨 값을 재설정할 수도 있다.
413단계에서 이미지 분할 장치(300)는 이미지 전체 픽셀들 각각의 주변 픽셀들에 대한 시드 레벨값의 합계를 산출한다.
414단계에서 이미지 분할 장치(300)는 산출된 시드 레벨 값의 합계가 미리 설정된 임계값 이상인지 판단하여 임계값 이상이면 415단계를 진행하고, 그렇지 않으면 416단계를 진행한다.
415단계에서 이미지 분할 장치(300)는 이미지 전체 픽셀들 각각에 설정된 시드 레벨 값을 다른 시드 레벨 값으로 변경한다.
416단계에서 이미지 분할 장치(300)는 이미지 전체 픽셀들 각각에 설정된 시드 레벨 값을 유지한다.
예를 들어, 도 6의 (a)와 같이 시드 레벨 값이 설정된 픽셀들이 있다고 가정한다. 이미지 전체 픽셀들 각각의 시드 레벨 값을 변경하기 위한 요청이 있으면 이미지 분할 장치(300)는 600과 같은 픽셀의 주변 픽셀들에 대한 시드 레벨 값의 합계인 4를 산출한다. 만약 미리 설정된 임계 값이 3일 경우 이미지 분할 장치(300)는 산출된 합계가 임계 값 이상에 해당하므로 도 6의 (a)에서 600의 픽셀에 설정된 시드 레벨 값 ‘-1’를 도 6의 (b)에서 600의 픽셀과 같이 시드 레벨 값 ’1’로 변경된다.
415단계와 416단계에서 417단계로 진행한 이미지 분할 장치(300)는 이미지 전체 픽셀들에 대한 시드 레벨 값의 재설정이 완료되었는지 판단하여 완료되면
Figure 112008079749525-pat00008
단계로 진행하고, 그렇지 않으면 413단계로 진행하여 이미지 전체 픽셀들에 대한 시드 레벨 값 재설정이 완료될 때까지 413단계~417단계를 수행한다. 도 4b의
Figure 112008079749525-pat00009
단계에서 도 4a의
Figure 112008079749525-pat00010
단계로 진행한 이미지 분할 장치(300)는 시드 레벨 값의 재설정이 완료된 이미지를 객체 시드 영역과 배경 시드 영역으로 분할하고, 분할된 객체 시드 영역에 해당하는 이미지를 최종 이미지로써 출력한다. 이때, 출력된 최종 이미지는 도 8의 (d)와 같이 도시될 수 있다. 이에 따라 종래에는 도 7의 (a) 및 (c)와 같이 계단 현상이 포함되는 이미지가 출력되었지만 본 발명에서는 도 7의 (b) 및 (d)와 같이 계단 현상이 현저하게 줄어든 이미지가 출력된다.
이와 같이 본 발명은 객체 시드 및 배경 시드에 해당하는 픽셀들 각각의 주변 픽셀들 중 가장 많은 픽셀 개수를 가지는 시드를 확인하여 해당 시드 영역으로 픽셀들 각각을 설정하고, 시드 영역 설정이 완료된 전체 픽셀들의 시드 레벨 값을 재설정함으로써 최종적으로 출력된 이미지의 경계 부분에 나타나는 래깅 현상을 줄일 수 있다는 이점이 있다.
도 1은 본 종래의 이미지 분할 알고리즘을 설명하기 위한 예시도들,
도 2는 본 종래의 이미지 분할 알고리즘에 의해 출력된 이미지를 나타내는 예시도들,
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 이미지 분할 장치의 구성도,
도 4a는 본 발명의 실시 예에 따른 이미지 분할 장치가 객체 시드 또는 배경 시드를 설정하여 대상 이미지를 분할하기 위한 제어 흐름도,
도 4b는 본 발명의 실시 예에 따른 이미지 분할 장치가 이미지 전체 픽셀에 맵핑된 시드 레벨 값을 재설정하기 위한 제어 흐름도,
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 이미지 분할 장치가 객체 시드 또는 배경 시드를 설정하는 과정을 설명하기 위한 예시도,
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 이미지 분할 장치가 이미지 전체 픽셀에 맵핑된 시드 레벨 값을 재설정하는 과정을 설명하기 위한 예시도들,
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 이미지 분할 장치가 출력한 최종 이미지를 나타내는 예시도들,
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 이미지 분할 장치가 이미지 분할을 하기 위한 과정을 설명하기 위한 예시도들.

Claims (10)

  1. 이미지 분할 장치에 있어서,
    이미지에서 타겟 이미지 영역을 선택하기 위해 하나 이상의 타겟 시드 영역 및 배경 시드 영역을 지정하는 시드 선택부와,
    상기 타겟 시드 영역 및 상기 배경 시드 영역과, 그 외의 영역을 구분하기 위해 각 픽셀마다 시드 레벨 값을 맵핑하는 시드 레벨값 설정부와,
    상기 지정된 타겟 시드 영역 및 배경 시드 영역에 해당하는 픽셀들 각각의 RGB 값과 주변 픽셀의 RGB 값의 차이 값이 미리 설정된 RGB 임계값 이하인 주변 픽셀을 선택하는 주변 픽셀 선택부와,
    상기 선택된 픽셀을 둘러싼 픽셀들 중 상기 선택된 픽셀의 RGB 값과 RGB 차이 값이 가장 작은 픽셀을 검출하고, 상기 검출된 픽셀을 둘러싼 픽셀들 각각에 설정된 시드 영역을 판단하여 상기 검출된 픽셀의 시드 영역과 동일한 시드 영역의 픽셀 개수가 상기 검출된 픽셀의 시드 영역과 다른 시드 영역의 픽셀 개수 이상이면 상기 선택된 픽셀을 상기 검출된 픽셀의 시드 영역으로 설정하는 시드 영역 설정부와,
    상기 시드 영역 설정이 완료되면 상기 타겟 시드 영역에 해당하는 이미지를 출력하는 최종 이미지 출력부를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 분할 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 시드 레벨값 설정부는,
    대상 이미지를 구성하는 전체 픽셀들 각각의 주변 픽셀들에 대한 시드 레벨 값의 합계를 산출하고, 상기 산출된 합계가 미리 설정된 임계값 이상인지 판단하여 판단 결과 상기 임계값 이상이면 상기 전체 픽셀들 각각의 시드 레벨 값을 다른 시드 레벨 값으로 변경하고, 상기 판단 결과 상기 임계값 이하이면 상기 전체 픽셀들 각각의 시드 레벨 값을 유지하는 것을 특징으로 하는 이미지 분할 장치.
  3. 제1항에 있어서, 상기 시드 영역 설정부는,
    상기 지정된 타겟 시드 영역 및 배경 시드 영역에 해당하는 픽셀들 각각의 시드 RGB 값을 산출하고, 상기 지정된 타겟 시드 영역 및 배경 시드 영역에 해당하는 픽셀들을 둘러싼 픽셀들 각각의 주변 RGB 값을 산출한 후 상기 산출된 시드 RGB 값과 상기 주변 RGB 값의 차이 값이 미리 설정된 RGB 임계값 이상인지 판단하여 판단 결과에 따라 상기 시드 RGB 값과 상기 주변 RGB 값을 유사한 RGB 값으로 판단하는 것을 특징으로 하는 이미지 분할 장치.
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서, 상기 시드 영역 설정부는,
    상기 검출된 픽셀의 주변 픽셀 각각에 설정된 시드 영역을 판단하여 상기 검출된 픽셀의 시드 영역과 동일한 시드 영역의 픽셀 개수가 상기 검출된 픽셀의 시드 영역과 다른 시드 영역의 픽셀 개수 미만이면 상기 선택된 주변 픽셀들 중 상기 검출된 픽셀을 제외한 나머지 픽셀들에서 상기 선택된 주변 픽셀의 RGB 값과 RGB 차이 값이 가장 작은 RGB 값을 가지는 픽셀을 검출하는 것을 특징으로 하는 이미지 분할 장치.
  6. 이미지 분할 장치에서 이미지를 분할하기 위한 방법에 있어서,
    대상 이미지에서 타겟 이미지 영역을 선택하기 위해 하나 이상의 타겟 시드 영역 및 배경 시드 영역을 지정하는 과정과,
    상기 지정된 타겟 시드 영역 및 배경 시드 영역과, 그 외의 영역을 구분하기 위해 각 픽셀마다 시드 레벨 값을 맵핑하는 과정과,
    상기 지정된 타겟 시드 영역 및 배경 시드 영역에 해당하는 픽셀들 각각의 RGB 값과 주변 픽셀의 RGB 값의 차이 값이 미리 설정된 RGB 임계값 이하인 주변 픽셀을 선택하는 과정과,
    상기 선택된 주변 픽셀을 둘러싼 픽셀들 중 상기 선택된 주변 픽셀의 RGB 값과 RGB 차이 값이 가장 작은 픽셀을 검출하는 과정과,
    상기 검출된 픽셀을 둘러싼 픽셀들 각각에 설정된 시드 영역을 판단하여 상기 검출된 픽셀의 시드 영역과 동일한 시드 영역의 픽셀 개수가 상기 검출된 픽셀의 시드 영역과 다른 시드 영역의 픽셀 개수 이상인지 여부를 판단하는 과정과,
    판단 결과 상기 검출된 픽셀의 시드 영역과 다른 시드 영역의 픽셀 개수 이상이면 상기 선택된 주변 픽셀의 시드 영역을 상기 검출된 픽셀의 시드 영역으로 설정하는 과정과,
    상기 시드 영역에 대한 설정이 완료되면 상기 설정 완료된 시드 영역 중 타겟 시드 영역에 해당하는 이미지를 출력하는 과정을 포함함을 특징으로 하는 이미지 분할 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 설정 과정 이후에 상기 대상 이미지를 구성하는 전체 픽셀들 각각의 주변 픽셀들에 대한 시드 레벨 값의 합계를 산출하는 과정과,
    상기 산출된 합계가 미리 설정된 임계값 이상인지 판단하는 과정과,
    판단 결과 상기 임계값 이상이면 상기 전체 픽셀들 각각의 시드 레벨 값을 다른 시드 레벨 값으로 변경하는 과정과,
    판단 결과 상기 임계값 이하이면 상기 전체 픽셀들 각각의 시드 레벨 값을 유지하는 과정을 더 포함함을 특징으로 하는 이미지 분할 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 주변 픽셀을 선택하는 과정은,
    상기 지정된 타겟 시드 영역 및 배경 시드 영역에 해당하는 픽셀들 각각의 시드 RGB 값을 산출하는 과정과,
    상기 지정된 타겟 시드 영역 및 배경 시드 영역에 해당하는 픽셀들을 둘러싼 픽셀들 각각의 주변 RGB 값을 산출하는 과정과,
    상기 산출된 시드 RGB 값과 상기 주변 RGB 값의 차이 값이 미리 설정된 RGB 임계값 이상인지 판단하는 과정과,
    판단 결과에 따라 상기 시드 RGB 값과 상기 주변 RGB 값을 동일한 RGB 값으로 판단하는 과정을 더 포함함을 특징으로 하는 이미지 분할 방법.
  9. 삭제
  10. 제6항에 있어서, 상기 판단 과정 이후에 판단 결과 상기 검출된 픽셀의 시드 영역과 동일한 시드 영역의 픽셀 개수가 상기 검출된 픽셀의 시드 영역과 다른 시드 영역의 픽셀 개수 미만이면 상기 선택된 주변 픽셀들 중 상기 검출된 픽셀을 제외한 나머지 픽셀들에서 상기 선택된 주변 픽셀의 RGB 값과 RGB 차이 값이 가장 작은 RGB 값을 가지는 픽셀을 검출하는 과정을 더 포함함을 특징으로 하는 이미지 분할 방법.
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002523123A (ja) 1998-08-07 2002-07-30 アーチ・デベロップメント・コーポレーション 病変の分割および分類のための方法およびシステム
JP2010277431A (ja) 2009-05-29 2010-12-09 Secom Co Ltd 対象物検出装置

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002523123A (ja) 1998-08-07 2002-07-30 アーチ・デベロップメント・コーポレーション 病変の分割および分類のための方法およびシステム
JP2010277431A (ja) 2009-05-29 2010-12-09 Secom Co Ltd 対象物検出装置

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11216953B2 (en) 2019-03-26 2022-01-04 Samsung Electronics Co., Ltd. Apparatus and method for image region detection of object based on seed regions and region growing
US11481907B2 (en) 2019-03-26 2022-10-25 Samsung Electronics Co.. Ltd. Apparatus and method for image region detection of object based on seed regions and region growing
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