노이즈 환경에서 웨이브렛을 이용한 에지 검출에 관한 연구

A Study on Edge Detection using Wavelet in Noise Environment

영상에서 신호가 급격히 변화하는 지점은 영상의 특징을 분석함에 있어서 가장 중요한 요소이다. 그러므로, 이러한 에지를 검출하기 위한 많은 연구가 이루어져 왔으나, 기존의 방법들은 노이즈가 존재하는 영상에서는 우수한 성능을 나타내지 못하고 선택적인 에지 검출이 불가능하다. 한편, 최근 신호처리 분야에서 새로운 기법으로 제시된 웨이브렛 변환은 멀티스케일 에지 검출이 가능하며, 영상에서 에지를 포함한 특징들을 분석하는 분야에 널리 응용되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 라인 폭에 의존하지 않는 2-D 웨이브렛 함수를 사용하여, 노이즈 환경에서 영상에 존재하는 라인-에지 성분을 검출하였다.

Points of sharp variations in images are the most important components when we analyze singularities of images. Therefore a lot of researches for detecting those edges have been continuing even now. However, existing methods do not have excellent performance in the image which exists noise and can not detect edge selectively. In the meantime, the wavelet transform which is presented as a new technique of signal processing field is able to detect multiscale edge and is being applied widely in many fields that analyze singularities such as edge. for this reason, this paper detected image's line-edge elements with 2-D wavelet function, which is independent of line's width, in noise environment.