초록
본 논문에서는 MRF(Markov Random field)를 이용해 영상을 분할할 때, 에너지 최적화를 위해 사용되는 simulated annealing의 수렴속도를 개선하는 방법을 제안하였다. Simulated annealing은 잡음이 포함된 영상이나, 텍스쳐 영상에서 좋은 분할 결과를 나타내지만, 수렴속도가 길다는 단점이 있다. 본 논문에서는 수렴속도를 개선하기 위해 픽셀 레이블의 초기값을 픽셀의 intensity에 따라 adaptive하게 부여하여 simulated annealing을 수행하였다. 이 방법으로 모의실험을 수행한 결과, 기존의 방법보다 수렴 속도를 크게 향상시킬 수 있었다.
In this paper, we propose the fast simulated annealing algorithm to decrease convergence rate in image segmentation using MRF. Simulated annealing algorithm has a good performance in noisy image or texture image, But there is a problem to have a long convergence rate. To fad a solution to this problem, we have labeled each pixel adaptively according to its intensity before simulated annealing. Then, we show the superiority of proposed method through experimental results.
