Noise Removal and Edge Detection of Image by Image Structure Understanding

화상 구조 파악에 의한 화상의 잡음 제거 및 경계선 추출

This paper proposes not only the thresholding problem which has been one of the major problems in the pre-existing edge detection method but also the removal of blurring effect occurred at the edge regions due to the smoothing process. The structure of a given image is assigned as one of the three predefined image structure classes by evaluating its toll membership value to each reference structure class:The structure of an image belongs to the structure class which has the least cost value with the image. Upon the structure class assigned, noise removal and edge extraction precesses are performed, e.g., the smoothing algorithm is applied to the image if its structure belongs to the pure noise region class; edge extraction while removing the noise is performed simultaneously if the edge structure class. The proposed method shows that preventing the blurring effect can be usually seen in the edge images and extracting the edges with no using thresholding value by the experiments.

본 논문은 기존 경계 추출 방법의 문제점인 임계치 선정 문제와 평활화로 말미암아 경계에서 발생할 수 있는 흐림 현상을 제거할 수 있는 방법을 제안함을 목적으로 한다. 이를 위해 $3{\times}3$ 창내에서 화상이 가질 수 있는 구조 특징을 세 부류의 화상 구조로 정의해 놓고 주어진 영상에 톨이론을 적용하여 해당 영역들이 어느 화상 구조에 속하는지를 파악한다. 화상 구조의 파악이 끝난 후 해당 영역이 잡음 영역이면 잡음 제거를, 경계선에 해당 되면 경계선을 추출한다. 이 때 경계 영역에 잡음이 들어 간 경우이면 잡음을 제거 하면서 동시에 경계선을 추출한다. 제안한 방법의 실험 결과 본 방법은 임계치 선정 없이 경계를 추출할 수 있었으며 경계 영역에서의 흐림현상도 효과적으로 제거할 수 있음을 알 수 있었다.