단순선형반복군집을 위한 적응적 초기 군집 중심 샘플링 방법 Adaptive Sampling of Initial Cluster Centers for Simple Linear Iterative Clustering

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본 논문에서는 SLIC을 위한 적응적 초기 군집 중심 샘플링 방법을 제안한다. 기존 SLIC 방법의 격자 형태의 초기 군집 중심 샘플링 방법과는 다르게 제안하는 방법은 각각의 초기 군집 중심을 인접한 초기 군집 중심들과 컬러 차이가 큰 픽셀로 정의한다. 이는 각 수퍼픽셀의 균질성을 높여주며, 수퍼픽셀이 영상의 경계선을 더 잘 고수하도록 한다. BSD500 데이터 셋에 대해 성능비교 평가를 수행하였으며, 제안하는 방법이 더 높은 성능을 가짐을 보였다. 본 연구는 수퍼픽셀 분할 방법개선에 실질적인 도움이 될 것으로 판단된다.
Publisher
한국통신학회
Issue Date
2018-01
Language
Korean
Keywords

Superpixels; SLIC; Adaptive initial cluster centers; k-means clustering.

Citation

한국통신학회논문지, v.43, no.1, pp.20 - 23

ISSN
1226-4717
DOI
10.7840/kics.2018.43.1.20
URI
http://hdl.handle.net/10203/242565
Appears in Collection
EE-Journal Papers(저널논문)
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