A semiautomatic segmentation method has been developed using an edge map. Although the ideal segmentation method is a fully automatic segmentation without user interation, current technologies for automatic segmentation is somehow premature to obtain desirable segmentation results about all kinds of image sequences because the mathematical model or the similarity measure for the extraction of video object can not be objectively defined. To solve this problem, the semiautomatic segmentation, i.e., user-assisted segmentation, has been used currently. A user can initially draw the object boundaries. Then, the segmentation algorithm is applied to the image using the initial contour drawn by user. This thesis proposes a segmentation method that finds the exact boundaries by using edge map. The edge map is composed of the weighted summation of a contour drawn by user, gradient image, and Canny's edge image. We can extract the user- defined object by using the edge map iteratively. The iteration makes the initial contour drawn by user approach the extract object. The proposed method can be used not only for intra-frame segmentation but also inter-frame segmentation.
사용자의 개입이 전혀 없는 자동 분할이 이상적인 분할 방법이지만 자동 분할에 대한 현재까지의 연구는 모든 영상 시퀀스에 대해 원하는 분할 결과를 얻는 데는 미흡하다. 이는 분할하고자 하는 객체에 대한 수학적인 모델이나 유사도 측정이 객관적으로 정의될 수 없기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고자 반 자동 영상분할, 즉 사용자가 개입하는 분할 방법을 택하였다. 초기에 사용자가 객체를 정의하고 이를 Graphic User Interface (GUI)를 통하여 경계라고 생각되는 부분을 펜으로 그려준다. 제안하는 반 자동 영상분할 알고리즘에서는 이를 객체의 초기 경계로 결정하고 에지 맵을 이용하여 정확한 경계를 찾는다. 에지 맵은 사용자가 객체의 경계로 그려준 선과 Derivative of Gaussian (DoG) filter를 이용한 gradient 영상 그리고 Canny edge를 이용하여 구성한다. 사용자가 그려준 선 위에 control point를 sampling한 후 control point를 중심으로 window를 구성한다. 각 window를 5개의 영역으로 분할하고 각각의 영역에서 에지 맵에서의 최대값을 갖는 point들을 찾는다. 이렇게 얻은 point들을 연결하여 최적의 폐곡선을 찾는 데는 Viterbi algorithm이 사용되었다. 화면 내 영상분할 결과를 가지고 다시 sampling하여 control point를 구하고 같은 알고리즘을 적용함으로써 사용자가 잘못 그려준 선을 보정해 줄 수 있다. 여러 실험영상에서 제안한 알고리즘은 좋은 화면 내 분할 결과를 보여준다. 그리고 제안한 알고리즘은 객체의 움직임 정보를 이용하지 않고도 화면 간 분할에서도 쓰일 수 있다.
