Region Segmentation of a Color Image using a Distributed Genetic Algorithm

분산 유전자 알고리즘을 이용한 컬러 이미지의 영역분할

Color images from various application areas have their own characteristics. Practical segmentation systems need specialized methods to death with the characteristics. In this paper. we propose a distributed genetic algorithm based segmentation method for color breast carcinoma cell images. To extract positive nuclei and negative nuclei from the cell images, a distributed genetic algorithm with improved genetic operations and an evaluation function is used. As initial values, representative colors from images are introduced to work well with the cell images. A test to verify the validity of the proposed method shows well-segmented images. This result suggests that the method is pertinent to be but into practical use for the images haying limited objects with limited colors.

컬러 영상들은 응용 분야별로 독특한 특성을 가지고 있다. 따라서 실용적인 영상 분할 시스템을 구축하기 위해서는 특정 영상에 독립적인 방법을 개발할 필요가 있다. 본 논문에서는 분산 유전자 알고리즘을 이용한 컬러 유방암조직 영상의 분할 방법을 제안한다. 컬러 유방암조직영상에서 양성 세포핵과 음성 세포핵을 분할하기 위해서, 컬러 정보를 효과적으로 반영하는 개선된 평가함수 및 유전연산 기반의 분산 유전자 알고리즘을 이용한다. 또한 성능 향상을 위하여 영상에서의 대표색을 추출하여 초기치로 활용한다. 유효성을 입증하기 위한 실험에서 안정된 분할 결과를 보였으며 이는 제안한 방법이 제한된 컬러를 가진 제한된 개체를 분할할 때 실용화 할 수 있음을 제시한다.