การเปรียบเทียบวิธีการแยกองค์ประกอบด้วยวิธีเชิงประจักษ์แบบสองมิติโดยปราศจากการทำซ้ำ และวิธีการแยกองค์ประกอบเดี่ยวของภาพเชิงประจักษ์

Donyarut Kakanopas, Kuntpong Woraratpanya

Abstract


ข้อมูลภาพเป็นข้อมูลที่มีความสำคัญและนิยมนำไปใช้งานกันอย่างแพร่หลาย โดยทั่วไปภาพหนึ่งภาพเกิดจากการรวมกันขององค์ประกอบต่างๆ เช่น วัตถุ ข้อความตัวอักษร ฉากหน้า และพื้นหลัง ฯลฯ ทำให้เกิดเป็นภาพขึ้น การแยกองค์ประกอบภาพหมายถึงการทำให้ส่วนประกอบที่รวมกันเป็นภาพแยกออกจากกัน แม้การแยกแยะองค์ประกอบของภาพจะไม่ใช่เรื่องยากสำหรับมนุษย์ แต่กลับเป็นโจทย์ที่ท้าทายและยากสำหรับคอมพิวเตอร์ จึงนำไปสู่การพัฒนาวิธีการ  ที่จะทำให้คอมพิวเตอร์มีความสามารถในการวิเคราะห์และแยกองค์ประกอบของภาพได้อย่างถูกต้อง แม่นยำ บทความนี้ได้ทบทวนวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องกับการแยกองค์ประกอบของภาพ วิเคราะห์ และเปรียบเทียบวิธีการแยกองค์ประกอบภาพแบบขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (Data Driven) ที่มีประสิทธิภาพและน่าสนใจ ซึ่งได้รับการตีพิมพ์ล่าสุด 2 เรื่อง ได้แก่ การแยกองค์ประกอบด้วยวิธีเชิงประจักษ์แบบสองมิติโดยปราศจากการทำซ้ำ (iBEMD) และการแยกองค์ประกอบเดี่ยวของภาพเชิงประจักษ์ (EMID)  ในแง่ของแนวคิด หลักการ ผลลัพธ์ที่ได้จากการแยกองค์ประกอบภาพ จุดเด่น และข้อจำกัด รวมถึงการนำไปประยุกต์ใช้งาน

Full Text:

PDF

References


อย่างนี้ก็มีด้วย? ชายรัสเซียโดนใบสั่งเพราะเงารถพาดทับเส้นทึบ. [Online] Available : https://www.blognone. com/node/85290

T. Titijaroonroj and K. Woraratpanya, “Iteration-free bi-dimensional empirical mode decomposition and its application,” IEICE Trans. Information and System, vol. E100-D, no. 9, pp. 2183-2196, Sep. 2017.

U. Suttapakti, K. Pasupa, and K. Woraratpanya, "Empirical Monocomponent Image Decomposition," IEEE Access, vol. 6, pp. 38706-38735, 2018.

N.E. Huang, Z. Shen, S.R. Long, M.C. Wu, H.H. Shih, Q.Zheng,N.-C. Yen, C.C. Tung, and H.H. Liu, “The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis,” in Proceeding of the Royal Society of London A : Mathematical, Physical and Engineering Sciences, vol. 454, no. 1971, pp. 903-995, March 1998.

A. Zeiler, R. Faltermeier, I. R. Keck, A. M. Tome, C. G. Puntonet, and E. W. Lang,“Empirical Mode Decomposition - An Introduction,” IEEE International Conference on Neural Networks, 2010, IJCNN 2010, pp. 1-8, July 2010.

A. Linderhed,“2D empirical mode decompositions in the spirit of image compression,” Wavelet and Independent Components Analysis Application IX, ed.H.H. Szu and J.R. Buss, pp. 1-8, SPIE Proc., March 2002.

B. Xuan, S.L. Peng and Q. Xie,“Texture analysis based on BEMD and Gabor filter banks,” in Proc. ICWAPR, China, pp. 1090-1091, Nov 2007.

J.C. Nunes, Y. Bouaoune, E. Delechelle, O. Niang, and P. Bunel, “Image analysis by bi-dimensional empirical mode decomposition,” Image and Vision Computing, vol. 21,no. 12, pp. 1019-1026, Nov. 2003.

J.C. Lee, P.S. Huang, T.M. Tu, and C.P. Chang, “Recognizing human iris by modified empirical mode decomposition,” Advances in Image and video Technology, Lecture Notes in Computer Science, no. 4872, pp. 298-310, Springer Berlin Heidelberg, 2007.

C. Damerval, S. Meignen, and V. Perrier, “A fast algorithm for bidimensional EMD,” IEEE Signal Process, Lett., vol. 12, no. 10, pp. 701-704, Oct. 2005.

S.M.A. Bhuiyan, R.R. Adhami, and J.F. Khan, “A novel approach of fast and adaptive bi-dimensional empirical mode decomposition,” IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, 2008, ICASSP 2008, pp. 1313-1316, March 2008.

J. Gilles,“Empirical wavelet transform,”IEEE Trans. Signal Process., vol. 61, no. 16, pp. 3999-4010, Aug. 2013.

J. Gilles and K. Heal,“A parameterless scale-space approach to find meaningful modes in histograms application to image and spectrum segmentation,”Int. J.Wavelets Multiresolution Inf. Process., vol. 12, no. 6, Nov. 2014.

J. Gilles, G. Tran, and S.Osher, “2D empirical transforms. Wavelets, Ridgelets, and Curvelets,” SIAM J. Imaging Sci., vol. 7, no. 1, pp. 157-186, Jan. 2014.

M. S. Dilmaghani, S. Daneshvar and M. Dousty, "A new MRI and PET image fusion algorithm based on BEMD and IHS methods," 2017 Iranian Conference on Electrical Engineering (ICEE), Tehran, 2017, pp. 118-121.

X. Qin, S. Liu, Z. Wu and H. Jun, "Medical Image Enhancement Method Based on 2D Empirical Mode Decomposition," 2008 2nd International Conference on Bioinformatics and Biomedical Engineering, Shanghai, 2008, pp. 2533-2536.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.