텐서 보팅에 기반한 영상처리 및 응용

Image Processing based on Tensor Voting and its Applications

본 논문에서는 영상처리 및 컴퓨터비전 분야에서 다양하게 응용되고 있는 텐서보팅(tensor voting)의 특징을 고찰하고자 한다. 일반적으로 텐서보팅은 점 (points), 곡선 성분 (curve elements), 그리고 표면 조각 성분 (surface patch elements)로 주어진 n-차원의 데이터들로부터 교차점 (junction), 곡선 (curve), 영역 (region), 그리고 표면 (surface)과 같은 구조 특징을 추론할 수 있다. 영상 및 장면에서 구조적 추론을 이용한 지각기반 그룹핑 (perceptual grouping) 방법들이 다양한 분야에서 연구되어 응용되고 있다. 텐서보링은 잡음에 강건한 특징을 제공하며 다양한 응용을 통하여 효율성을 보여주고 있다.

In this paper, the characteristics of tensor voting, which are used extensively in image processing and computer vision, have been surveyed. In general, tensor voting can infer the structural features like junctions, curves, regions and surfaces from n-dimensional data given as points, curve elements or surface patch elements. Currently various perceptual grouping methods based on such structural inference are studied and are used for diverse applications on images or scenes. Tensor voting provides robustness to noises and demonstrates itself efficient in many applications.