Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference (한국정보통신학회:학술대회논문집)

The Korea Institute of Information and Commucation Engineering (한국정보통신학회)
권호 표지

A Study on Edge Detection using Standard Deviation of Local Masks

국부 마스크의 표준편차를 이용한 에지 검출에 관한 연구

  • Lee, Chang-Young (Dept. of Control and Instrumentation Eng., Pukyong National University) ;
  • An, Young-Joo (Dept. of Control and Instrumentation Eng., Pukyong National University) ;
  • Kim, Nam-Ho (Dept. of Control and Instrumentation Eng., Pukyong National University)
  • 이창영 (부경대학교 공과대학 제어계측공학과) ;
  • 안영주 (부경대학교 공과대학 제어계측공학과) ;
  • 김남호 (부경대학교 공과대학 제어계측공학과)
  • Published : 2013.10.25
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Abstract

As digital image processing technologies are developing, edges are being utilized in various areas. In the existing edge detection methods, there are mask methods which utilize Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian operator etc. To realize these existing edge detection methods is simple. But, in case that AWGN(additive white Gaussian noise) added images are processed, edge detection characteristics are slightly insufficient. Therefore, the edge detection algorithm using the standard deviation of local mask was suggested in this paper to compensate for the drawbacks in the existing detection methods and the suggested algorithm in AWGN environments showed excellent edge detection characteristics.

디지털 영상 처리 기술이 발전함에 따라 에지는 여러 분야에서 활용되고 있다. 기존의 에지 검출 방법은 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian 연산자 등을 활용한 마스크 방법이 있다. 이러한 기존의 에지 검출 방법들은 구현이 간단하다. 그러나, AWGN(additive white Gaussian noise) 잡음이 첨가된 영상을 처리할 경우, 에지 검출 특성이 다소 미흡하다. 따라서 이와 같은 기존의 에지 검출 방법들의 단점을 보완하기 위하여, 본 논문에서는 국부 마스크의 표준편차를 이용한 에지 검출 알고리즘을 제안하였으며, AWGN 환경에서 제안한 알고리즘은 우수한 에지 검출 특성을 나타내었다.

Keywords