[Segmentation] Seed Region Growing algorithms

(23.02.12)

 

DSRG 논문을 읽던 중, 처음보는 개념들이 나와서 찾아보았다...!

seed region growing 방식을 개선하였다고 하는데, seed region growing 이란 무엇인가??

 

참고 블로그

- https://blog.naver.com/laonple/220890216653

 

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Region 기반 segmentation

 

segmentation은 2가지 방식이 있다.

1. edge 기반

2. region 기반

 

edge 기반의 segementation은 image에서 차이가 있는 부분을 집중적으로 봤다면,

region 기반의 segmentation은 image에서 비슷한 속성을 집중적으로 보는 방식이다. -> similarity

region 기반에서 말하는 비슷한 속성은 밝기, 색상, texture 등이다. 

 

 

region 기반 segmentation에서 region을 결정하는 방법은 여러가지가 있다.

- region growing, region merging, region splitting, split and merge, watershed, ,,,,

이 중에서 가장 많이 쓰이는 것은 region growing 기법이다. 

 

 

Region Growing 알고리즘

 

기준 pixel(seed)을 정하고, 기준 pixel과 비슷한 속성을 갖는 pixel로 영역을 확장하고, 더이상 비슷한 속성을 갖는 pixel이 없을 때 확장을 끝내는 방식이다. 

 

시작할 때 정하는 기준 pixel을 seed라고 하는데, seed를 정하는 방식에는 3가지가 있다.

1. 사용자가 seed 위치 지정

2. 모든 pixel을 seed로 둠

3. 랜덤하게 seed 위치 지정

 

pixel을 확장하는 방식에도 여러가지가 있다.

1. 기존의 pixel과 비교: threshold (일정범위) 이내면, 영역을 확장.

2. 확장된 위치의 pixel과 비교

3. region의 통계적 특성과 비교