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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.1
- 수록면
- 223 - 229 (7page)
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본 논문에서는 이미지에서 검출된 각 연결성분들의 위상적 지속구간 정보를 그래프 기반 이미지 세그멘테이션에 결합하여 보다 안정적인 이미지 세그멘테이션 기법을 제안한다. 이미지의 밝기 또는 색상정보 등을 이용하여 모스 함수를 정의하고 이의 레벨세트로부터 각 연결성분의 위상적 지속구간을 구한다. 각 연결성분이 생성되고 긴 지속구간을 갖는 연결성분에 적절히 병합되는 과정을 영 차원 호몰로지 군의 관점에서 설명한다. 다양한 특성을 갖는 이미지들에 대하여 짧은 지속구간을 갖는 연결성분들을 지속구간이 긴 인근 성분에 적절히 병합시키는 과정을 통하여 보다 안정적인 이미지 세그멘테이션 결과들 얻을 수 있음을 실험으로 확인한다.
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A. Garcia-Garcia / 2017 / A review on deep learning techniques applied to semantic segmentation / arXiv:1704.06857v1[cs.CV] 22
H. Edelsbrunner / 2002 / Topological persistence and simplification / Discrete Computational Geometry 28:511~533
A. Zomorodian / 2005 / Computing persistent homology / Discrete Computational Geometry 33(2):249~274
F. Chazal / 2009 / Persistence-based clustering in riemannian manifolds
J.W. Milnor / 1963 / Morse theory / Princeton university press
H. Edelsbrunner / 2002 / Topological persistence and simplification / Discrete Computational Geometry 28:511~533
A. Zomorodian / 2005 / Computing persistent homology / Discrete Computational Geometry 33(2):249~274
F. Chazal / 2009 / Persistence-based clustering in riemannian manifolds
J.W. Milnor / 1963 / Morse theory / Princeton university press
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