이미지상에서 한 물체와 배경과의 분리를 하기위해서
여러 방법이 있는 것으로 아는데요.
윗분 말씀대로 tolerance값이 중요할테고..

기초적인 이론은..
matrix로 알고 있습니다.
예를 들면
123
456
789 의 픽셀박스에서 5가 기준인 픽셀일때
윗분말씀대로 tolerance에 의해 1~9까지의 평균치와 5의 값을 따져보겠죠.
아니면 1,2,4와 5의 관계... -.-(죄송함다.오래전에 곁눈질한거라서..)
아무튼, 이런식으로 해서 tolerance 설정후 윤곽선을 뽑아내는 방법이 있었고,
벡터에 의한 방법도 있었던 걸로 기억납니다.

쉽게 아실수 있는 방법은..
국내대학원의 이미지처리연구실을 찾으셔서..
해당 연구를 하는 학생을 찾아..
1:1 이메일로 문의하셔도 이론적인 큰 도움이 되실겁니다.

김상구.패패루 님이 쓰신 글 :
: http://homepages.borland.com/efg2lab/
:
: 이미지 프로세싱에 대한 각종 정보가 아주 넘쳐나는 곳입니다.
: 직접 찾아보지는 않아서 그런 정보가 있는지 없는지는 저도 모르겠습니다.
:
: 해 보지는 않았지만 간단하게 제 생각을 피력한다면..
: 칼라값은 R, G, B 3가지 요소로 구성이되고, 이는 3차원 공간에 매핑이 가능합니다.
: 흔히 말하는 RGB Cube라는 것 처럼, R, G, B를 각각 x, y, z축에 매핑한 공간을
: 생각 해 볼 수 있죠. 즉, 색깔의 차이라는 것은 이 3차원 공간상의 두 좌표 사이의
: 거리로 표현할 수 있습니다. 굳이 표현하자면
:
: sqrt(pow((R2-R1),2) + pow((G2-G1),2) + pow((B2-B1),2))
:
: 적절하게 Tolerance값을 지정해서 이 거리가 Tolerance 내에 들어오면 비슷한 칼라
: 라고 볼 수 있겠죠. 물론 sqrt를 안쓰는 것도 좋은 방법입니다.
: 그렇지만 이 방법으로 모든걸 다 해결할 수는 분명히 없을겁니다.
: 일단 Tolerance의 값을 정하는게 보통 일이 아니겠죠. 이미지의 톤에 따라 이 값은
: 변해야 할테니까요.
:
: 이런 애매한 부분의 사용자가 쉽게 Tolerance값을 조정할 수 있게 인터페이스를 제
: 공함으로써 모든걸 사용자에게 떠 넘기는 것으로 해결하셔도 간단한 경우에는 무방
: 하리라 생각합니다.
: