본 논문에서는 영역 기반 부호화를 위해 영상 분할 과정에서 요구되는 수리형태학 기반의 새로운 Connected Operator를 제안한다 참조 영상(Reference Image)의 선택에 있어 크기와 대조를 동시에 고려하는 효과적인 참조 영상 선택 방법을 제안한다 이는 시각적으로 중요한 요소를 보존하고 불필요한 영역은 제거함으로써 단순화 성능을 높일 수 있다 또한 기존 Connected Operator는 작은 크기의 요소들에 대해서는 좋은 결과를 보이지만 정의된 요소보다 크고 천천히 변화하는 영역에 대해서는 인접영역의 간섭으로 인해 단순화의 효과가 상당히 떨어지게 된다는 문제점이 있다 이를 보완하기위해 기존의 Geodesic Dilation 방법을 적응적으로 개선시키기 위해 원영상으로 복원된 화소는 연산과정에서 제외시킨다 제안하는 참조 영상 선택의 기준과 개체 영역을 고려한 개선된 Geodesic Dilation을 이용하여 크기와 대조를 고려한 새로운 Connected Operator를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 중요 요소의 제거를 줄이고 화질을 개선시키며, 지역 최대/최소(Regional Maximum/Minimum)인 커다란 영역으로부터 발생하는 방해를 효과적으로 줄일 수 있다 실험 결과에 대한 주관적 평가에서 동일한 조건의 경우 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘보다 평탄면 생성이 더 우수함을 보였으며, 특히 객관적인 평가에서는 같은 영역 개수에 대해 기존의 연산자보다 평균 7dB정도 우수함을 확인하였다.
In this paper, we propose a new connected operator Using morphological grayscale reconstruction for region-based coding First, an effective method of reference-image creation lis proposed, which is based on the Size as well as the contrast. This improves the performance of simplification, because It preserves perceptually important components and removes unnecessary components The conventional connected operators are good for removing small regions, but have a serious drawback for low-contrast regions that are larger than the structuring element. That is, when the conventional connected operators are applied to tills region, the simplification becomes less effective or several meaningful regions are merged to one region to avoid this, the conventional geodesic dilation is modified to propose an adaptive operator to reduce the effect of inappropriate propagation, pixels reconstructed to the original values are excluded m the dilation operation Experimental results have shown that the proposed algorithm achieves better performance In terms of the reconstruction of flat zones. The Picture quality has also been improved by about 7dB, compared to the conventional methods.
