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비재귀 Flood-Fill 알고리즘을 이용한 적응적 이미지 Labeling 알고리즘
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  • 비재귀 Flood-Fill 알고리즘을 이용한 적응적 이미지 Labeling 알고리즘
저자명
김도현,강동구,차의영,Kim. Do-Hyeon,Gang. Dong-Gu,Cha. Ui-Yeong
간행물명
정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B
권/호정보
2002년|3호|pp.337-342 (6 pages)
발행정보
한국정보처리학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
서지반출

기타언어초록

본 논문에서는 이진화 영상의 물체 분석에서 자주 사용되는 새로운 Labeling 알고리즘을 제안한다. 제안한 Labeling 알고리즘은 기존의 Labeling 과는 달리 복잡한 Equivalent Labeling Merging/Ordering이 필요하지 않으며 비재귀적인 Flood-filling에 의하여 1 pass에 Labeling이 이루어진다. 또한 Gray-level 이미지에 대해서도 쉽게 확장될 수 있으며, HIPR Image Library를 대상으로 실험한 결과 기존의 방법보다 2배 이상의 빠른 수행 속도를 보였다.

기타언어초록

This paper proposes a new adaptive image labeling algorithm fur object analysis of the binary images. The proposed labeling algorithm need not merge/order of complex equivalent labels like classical labeling algorithm and the processing is done during only 1 Pass. In addition, this algorithm can be extended for gray-level image easily. Experiment result with HIPR image library shows that the proposed algorithm process more than 2 times laster than compared algorithm.