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적응 군집화 기법과 유전 알고리즘을 이용한 영상 영역화
Image segmentation using adaptive clustering algorithm and genetic algorithm

하성욱   (동아대학교 컴퓨터공학과UU0000480  ); 강대성   (동아대학교 컴퓨터공학과UU0000480  );
  • 초록

    This paper proposes a new gray-level image segmentation method using GA(genetic algorithm) and an ACA(adaptive clustering algorithm). The solution in the general GA can be moving because of stochastic reinsertion, and suffer from the premature convergence problem owing to deficiency of individuals before finding the optimal solution. To cope with these problems and to reduce processing time, we propose the new GBR algorithm and the technique that resolves the premature convergence problem. GBR selects the individual in the child pool that has the fitness value superior to that of the individual in the parents pool. We resolvethe premature convergence problem with producing the mutation in the parents population, and propose the new method that removes the small regions in the segmented results. The experimental results show that the proposed segmentation algorithm gives better perfodrmance than the ACA ones in Gaussian noise environments.


  • 이 논문을 인용한 문헌 (1)

    1. 2002. "A Study on the Feature Extraction and Matching Algorithm for a Face Recognition" 信號處理·시스템學會 論文誌 = Journal of the institute of signal processing and systems, 3(2): 15~22     

 저자의 다른 논문

  • 하성욱 (2)

    1. 1998 "유전 알고리즘에 기반한 퍼지 벌레 검색과 자율 적응 최소-최대 군집화를 이용한 영상 영역화" 電子工學會論文誌. Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S. S s35 (12): 109~120    
    2. 1999 "MPEG 비디오 색인과 검색을 위한 색인키 생성 알고리즘" 멀티미디어학회논문지 = Journal of Korea Multimedia Society 2 (3): 243~251    
  • 강대성 (66)

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