Fast Mask Operators for the edge Detection in Vision System

시각시스템의 Edge 검출용 고속 마스크 Operator

A newmethod of fast mask operators for edge detection is proposed, which is based on the matrix factorization. The output of each component in the multi-directional mask operator is obtained adding every image pixels in the mask area weighting by corresponding mask element. Therefore, it is same as the result of matrix-vector multiplication like one dimensional transform, i, e, , trasnform of an image vector surrounded by mask with a transform matrix consisted of all the elements of eack mask row by row. In this paper, for the Sobel and Prewitt operators, we find the transform matrices, add up the number of operations factoring these matrices and compare the performances of the proposed method and the standard method. As a result, the number of operations with the proposed method, for Sobel and prewitt operators, without any extra storage element, are reduced by 42.85% and 50% of the standard operations, respectively and in case of an image having 100x100 pixels, the proposed Sobel operator with 301 extra storage locations can be computed by 35.93% of the standard method.

행렬분해에 의하여 edge검출용 mask operator의 고속계산법을 제시하였다. 다방향성 mask operator의 각방향에 대한 계산결과는 mask원소와 화상간의 곱한 것을 합산한 것이다. 이것은 각 mask의 원소를 행으로 하는 행렬과 mask에 포함되는 화소를 원소로하는 벡터와의 곱과 마찬가지여서 1차원 신호변환으로도 취급할 수 있다. 본 논문에서는 Sobel 및 Prewitt operator의 경우에 대한 변환행렬을 구한 다음 분해하여 계산량을 산출하여 직접 계산할 때의 방법과 비교하였다. 이 결과 여분의 기억점을 사용치 않고서도 이 방법에 의한 계산량은 Soble 및 Prweitt operator의 경우에 각각 직접 계산량의 42.86%, 50%밖에 되지 않았다. 그리고 100x100화소의 화상인 경우에 301개의 여분의 기억점을 사용할때에 Sobel opreator는 직접 계산량의 35.93%로 줄어 들었다.