http://www.lix.polytechnique.fr/~nielsen/tpami04-nn.pdf
인간은 영상을 보면 매우 쉽게 비슷한 픽셀 값을 갖는 영역으로 분리해서 인식을 한다. 우리가 보는 영상이 여러 개의 균일한 영역으로 나누어진 기본 영상에 랜덤 노이즈가 추가되어 만들어졌다고 생각해보자. 영상의 픽셀 값이 기본 영상의 픽셀 값에 일정 구간(Q)에서 값을 취하는 랜덤 변수가 더해져서 만들어졌다고 보면, 영상에서 다른 두 영역($R, R'$)의 픽셀 평균값의 차이 $(\overline{R}-\overline{R'})$와 기본 영상에서 랜덤 변수에 의한 통계적 기댓값의 차이 $(E(\overline{R}-\overline{R'}))$는 주어진 $0 < δ < 1$ 에 다음식을 만족함을 보일 수 있다.
따라서, 두 영역 $R$과 $R'$에 대해서 우변의 값이 이 부등식을 만족하지 않으면 두 영역은 하나로 인식될 수 있다.
#region count = 576; 많은 영역이 1픽셀로 구성이 되었있다;
#region count > 1 = 302;
#region count > 2 = 222;
#region count > 3 = 179;
#region count > 4 = 140;
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