Edge Detection using Genetic Algorithm

유전자 알고리즘을 이용한 윤곽선 추출

The existing edge detection methods can not represent the real edge of object at fitting point or detect the edge which has unsufficient connecting trait. Especially, the two-fold thick edge detected by these methods cannot coincide real boundary of subject and it's location. To overcome these problems, we introduce the Genetic Algorithm(GA) in edge detection. The energy function is the value of fixel's satisfaction degree to edge condition. And it consists of the fitness value to image formation type, fitness value to connecting trait to it's neighboring edge and evalulation function which can represents the edge at fitting point as one fixel. This method is superior to remove the noise in edge detection than the existing methods. And it also detects the clear and exact edge because it can find the one fixel which is located at fitting point and has strong connecting trait.

기존의 윤곽선 추출 방법은 중첩된 두꺼운 선으로 추출되어 물체의 실제 경계선을정확하게 표시하지를 못하거나 윤곽선에 끊어짐이 많아 연결성이 떨어지는 문제점을 지니고있었다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 윤곽선 추출에 유전자 알고리즘을 적용하였으며 에너지 함수는 픽셀의 윤곽선 만족도를 수치로 산정해 주는 식으로 함수로 화상구조 형에 대한 평가 에너지와 이웃 윤곽선과의 연속성에 대한 평가 에너지, 윤곽선이 정확한 위치에 1 픽셀로 나타냈는지에 대한 평가함수로 구성하였다. 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 잡음제거에 우수하였고 또한 연결성이 강하고 최적의 위치에 놓인 픽셀을 찾음으로서 보다 선명하고 정확한 윤곽선 추출을 가능케 하였다.