Segmentation with saliency map using color and depth images
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 박래홍
- 발행년도 2014
- 학위수여년월 2014. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 도움말 일반대학원 전자공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000053312
- 본문언어 영어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권 보호를 받습니다.
초록/요약 도움말
This thesis proposes a segmentation method using color and depth images, from which saliency map is generated for foreground segmentation. Using saliency map, the proposed method reduces performance degradation for images with complex background, which has been a drawback of existing methods. The proposed method consists of two stages: salient foreground extraction and foreground segmentation. In salient foreground extraction stage, saliency map is generated using color and depth images. With the saliency map, salient foreground is detected and extracted using adaptive thresholding. In foreground segmentation stage, normalized cut segmentation is performed with the extracted foreground, in which different objects are separated. Experimental results with a number of datasets show that the proposed method shows better segmentation results than existing methods.
more초록/요약 도움말
본 논문은 컬러영상과 깊이 영상을 이용한 영상 분할 방법을 제안한다. 이때 컬러 영상과 깊이 영상을 기반으로 한 중요도 맵이 사용된다. 제안하는 방법은 중요도 맵을 사용함으로써 복잡한 배경으로 인해 성능이 저하되었던 기존 방법의 단점을 개선한다. 제안하는 방법은 크게 2단계로 나뉜다: 주요 전경 추출과 전경 분할이다. 주요 전경 추출 단계에서는 컬러 영상과 깊이 영상을 기반으로 한 중요도 맵이 생성된다. 제안하는 방법은 생성된 중요도 맵으로부터 주요 전경을 검출하고 adaptive thresholding을 이용하여 이를 추출한다. 전경 분할 단계에서는 추출된 주요 전경에 대해 노멀라이즈드 컷을 사용한 분할이 진행된다. 제안하는 방법의 실험 결과로부터 제안하는 방법이 기존 방법의 단점이었던 배경에 의한 성능 저하를 개선함을 확인할 수 있다.
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