기존의 단순 선형 반복 클러스터링(SLIC) 기반 초픽셀 분할 알고리즘이 세부 사항이 풍부한 원격 감지 영상 처리 시 노이즈에 취약하고 과분할 문제가 있는 점을 고려하여, 본 논문에서는 정규화 관성 모멘트(NMI) 특성에 기반한 초픽셀 블록 간 유사도 측정을 결합한 원격 감지 영상 분할 방법을 제안하여 분할 효과를 개선한다. 먼저 가이드 필터링 알고리즘을 사용하여 영상을 부드럽게 처리하고 소금-후추 잡음을 제거한다. 그 다음 기존의 선형 반복 클러스터링 알고리즘을 통해 픽셀 단위 분할을 수행하여 초기 초픽셀을 생성한다. 이후 미세 초픽셀 블록을 검출하고 인접 초픽셀과의 유사도 측정값을 계산하여 차이가 가장 적은 인접 초픽셀 블록에 병합함으로써 영상 분할을 수행한다. 본 논문 방법은 기존 분할 알고리즘 대비 초픽셀의 노이즈 민감도를 낮추고 영상 분할 정확도를 향상시켰다. 실험 결과, 제안한 알고리즘은 테스트 원격 감지 영상의 분할된 초픽셀 블록 수를 4,171개에서 282개로 줄였으며, 미세 초픽셀 블록 수를 60% 이상 감소시켜 노이즈 점의 영향을 효과적으로 줄이고 기존 알고리즘의 과분할 문제를 개선하였다.

단순 선형 반복 클러스터링;초픽셀;영역 병합;정규화 관성 모멘트