Superpixel이란?

 

 

1. 정의

 

Superpixel이란 이미지 전 처리 작업에서 많이 사용하는 기법 중에 하나로

pixel들을 색 등의 저레벨 정보를 바탕으로 비슷한 것끼리 묶어서 '커다란 pixel'을 만드는 작업이다.

이 '커다란 pixel'들은 추후의 이미지 처리 과정에서 마치 하나의 pixel처럼 다루어지게 된다.

 

2. 장점

 

Superpixel의 장점으로 크게 두 가지를 들 수 있다.

 

하나는 이미지를 구성하는 요소를 크게 줄이는 효과를 얻을 수 있다는 것이다.

일반적인 경우 25개에서 2,500개의 Superpixel을 사용하는데

500*500 이미지가 원래 250,000개의 요소(pixel)를 가진다는 것을 생각하면

우리가 다루어야 할 요소의 개수가 1% 이하로 줄어들게 되고 이것은 큰 이득이다.

 

두번째는 사람의 인지 방식과 비슷한 접근법이라는 것이다.

인지 과학 분야의 연구에 따르면 사람은 이미지를 pixel 단위로 인식하지 않으며

근처의 같은 의미를 가지는 덩어리들을 하나로 묶어서 인식하여 전체 의미를 파악한다.

즉, Superpixel을 사용하는 것이 좀더 '인간적인' 방식에 가깝다는 것이다.

 

3. 단점

 

Superpixel의 단점으로 크게 두 가지를 들 수 있다.

 

하나는 요소들 간의 기하학적인 관계가 매우 복잡하게 된다는 것이다.

기존 이미지에서 모든 pixel이 4개의 pixel을 이웃 pixel로 가지는 것에 반해

Superpixel들 간의 이웃 관계는 매우 복잡하고 심지어 연산 전에 예측할 수도 없다.

 

또 하나는 연산 시간이다.

이미지 전 처리 기법이기에 많은 시간과 메모리를 사용하면 안 된다는 제약이 붙어있지만

아직까지도 Superpixel 기법들은 만족스러운 수준으로 빠르다고 하기 힘들다.

단, 최신의 기법일수록 속도에 있어서 만족스러운 결과를 보여주고 있다.

 

4. Oversegmentation과의 구분

 

Superpixel algorithm은 parameter를 조절한 segmentation algorithm과 유사하며

실제로 이 두 단어를 혼용하여 사용하는 학자들이 많다.

다만 일부 학자들은 생성되는 Superpixel의 개수를 임의로 조절할 수 있으면 Superpixel, 불가능하면 oversegmentation으로 구분하기도 하며 이 둘을 구분해서 칭할 때는 이처럼 이해하면 된다.