SOM의 통계적 특성과 다중 스케일 Bayesian 영상 분할기법을 이용한 텍스쳐 분할

이본 논문에서는 Bayesian 영상 분할법과 SOM(Self Organization feature Map)을 이용한 텍스쳐(Texture) 분할 방법을 제안한다. SOM의 입력으로 다중 스케일에서의 웨이블릿 계수를 사용하고, 훈련된 SOM으로부터 관측 데이터에 대한 우도(尤度, likelihood)와 사후확률을 구하는 방법을 제시한다. 훈련된 SOM들로부터 구한 사후확률과 MAP(Maximum A Posterior) 분류법을 이용하여 텍스쳐 분할을 얻는다. 그리고 문맥 정보를 이용하여 텍스쳐 분할 결과를 개선하였다. 제안 방법은 HMT(Hidden Markov Tree)을 이용한 텍스쳐 분할보다 더 우수한 결과를 보여준다. 또한 SOM과 HMTseg라고 불리는 다중스케일 Bayesian 영상 분할 기법을 이용한 텍스쳐 분할 결과는 HMT와 HMTseg을 이용한 결과보다 더 우수한 성능을 보여준다.