Edge Extraction Method Based on Color Image Model

컬러 영상 모델에 기반한 에지 추출기법

In computer vision, the goal of stereopsis is to determine the surface structure of real world form two or more perspective views of scene. It is similar to human visual system. We can avoid obstacles, recognize objects, and manipulate machine using three-dimensional information. Until recently, only gray-level images have been used as input to computation for depth determination, but the availability of color can further enhance the performance of computational stereopsis. There are many models to provide efficient color system. The simplest model, RGB model treats color as if it were composed of separate entities. Each color channel is processed individually by the same stereopsis module as used in the gray-level model. His Model decouples intensity component from color information. So it can deal with color properties without defect intensity information. Opponent color model is based on human visual system. In this model, the red-green-blue colors are combined into three opponent channels before further processing.

컴퓨터 비전 분야에 있어서 컬러 영상이 보다. 많은 정보를 포함하고 있음에도 불구하고 90년대 후반까지는 주로 흑백 영상(gray level image)을 대상으로 하여 연구가 이루어져 왔으며, 2000년대 들어서야 컬러 영상(color image)에 대한 연구가 활발히 진행되기 시작했다. 그 동안의 연구 결과들은 흑백 영상에서도 깊이 추정에 필요한 정보를 충분히 얻을 수 있음을 보여주지만 보다 나은 결과를 위해 컬러 정보의 이용은 필수적이다. 본 논문에서는 Opponet Color Model(OCM)에 기반한 에지 추출 기법을 제안 한다. Opponet Color Model이란 인간의 컬러 인식 과정을 연구하던 중 개발된 모델로서 망막의 세포에 감지된 영상이 뇌에 전달되기까지의 과정을 실제로 모델링 한다. 일반적으로 인간의 뇌는 눈으로부터 오는 적(red), 녹(green), 청(blue)의 정보를 각각 따로 입력 받아 컬러를 인식한는 것으로 알려져 있다. 그러나 OCM은 컬러 정보가 전달되는 과정에서 중간의 매개 세포를 거침으로 해서 어떠한 변화가 가해짐을 보여주는데 이러한 과정을 Opponet Color Processing이라 한다. 본 논문에서는 컬러 영상을 이용함에 있어 이미 기존의 여러 모델이 존재 하나 Opponet Color Model에 기반한 에지 추출 기법이 보다 우수함을 보인다.