본 논문에서는 에지 검출기에 의해 다양한 명암이 존재하는 차량 번호판 영역의 사각형 에지를 검출시 사용되는 소벨 및 Prewitt, Roberts, 가우시안의 라플라시안, 그리고 Canny 검출기를 사용하여 처리 속도와 에지 검출의 정확성을 실험하여 각 연산자의 성능을 평가하였다. 기존의 Sobel 에지 검출기는 적응적 임계값을 구하지 않으면 다양한 조명의 영향에 강인하지 못하다. 또한 Canny 에지 검출기는 조명의 영향에 강인하기는 하나, 계산량이 Sobel 보다는 많아 처리 속도가 느리다. 색상에 의해 번호판 후보 영역을 추출한 후 에지 검출기 번호판 내의 명암이 둘 이상으로 차량 번호판 영역에 대해서, 다양한 에지 검출기를 적용하여 속도와 에지 검출 성능을 비교 평가하고자 한다.
본 논문에서는 준최적 계단 에지 검출기로 알려진 1차 미분 가우스 연산자(DroG)의 등가형으로 2개의 가우스 여파기를 합성한 새로운 에지 검출 연산자를 제안하였다. 이 에지 검출기는 성능면(신호대 잡음비,에지위치와 다중에지 발생률)에서 DroG와 거의 대등함을 보였다. 또한, 이 에지 검출기는 DroG와 LoG(Laplscian of Gaussian)시스템에서 공통으로 2차원 저역 여파기를 사용하기 때문에, 기존의 DroG시스템 연산량의 절반 정도로 계산량을 줄일 수 있었다.
국소적 미분 연산자를 이용한 대개의 에지 검출 방법을 사용하면 검출된 에지의 폭이 불균일하게 되거나, 확대된 영상에서 에지의 일부를 검출하지 못한다. 캠프 에지의 엄격하게 단조적인 자기 분포구간을 단순 계단 함수에 대응시키는 램프 에지의 완전 선명화 사상을 이용하면 자기분포의 비국소적 속성이 반영되는 변형된 미분이 도입되고, 이를 이용하면 다양한 에지 폭의 변화에 효율적으로 대응할 수 있는 에지 검출기를 구현할 수 있다. 본 논문에서는 MADD를 사용하여 형상의 확대나 다양한 에지 폭의 변화에 안정적으로 동작하는 검출기를 개발하였다. 기존의 알고리즘과 비교하여 본 결과 제안한 알고리즘의 우수성을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 Canny 에지 검출 알고리즘의 핵심이라 할 수 있는 언어적인 애매한 개념인 "좋은 검출"과 "좋은 지역화" 문제를 퍼지 추론 방식을 통해 처리하는 접근방식을 제안하고, 그레이 스케일 이미지에 관해 퍼지 규칙 기반의 Canny 에지 검출기를 설계한다. 설계의 핵심은 화소들의 그레이 레벨들을 몇 가지의 언어적인 변수들로 분할한 다음에 퍼지 추론 규칙에 따라 편미분 계수들을 근사시키는데 있다. 이러한 접근방식은 기울기 및 기울기 변화에 따른 퍼지 제어 기법과 유사한 측면을 가진다. 이러한 작업을 바탕으로 퍼지 규칙 기반 Canny 에지 검출기를 구현하고, 결과들을 기존 방법과 비교한다. 특히, 제안된 접근 방식은 좁은 동적 범위의 그레이 레벨 이미지의 에지 검출 및 선명화에 있어서 장점을 가진다.
오래 전 부터 영상처리와 컴퓨터 비전은 많은 분야에 응용되고 발전 되어 왔다. 그러한 기술 중에 최근 각광 받고 있는 그래프 짓(Graph cut) 알고리즘은 에너지함수를 최소화 하는 가장 강력한 최적화 기법중 하나이다. 그리고 일반적으로 Sobel, Prewitt, Roberts, Canny 에지(edge) 검출기 등은 영상처리에서 영상상의 에지를 검출하기 위해 이미 널리 사용되고 발전되어 온 기술이다. 물체에서의 윤곽만 검출하기 위해서는 우리가 원하지 않는 영상 위의 에지도 검출되기 때문에 예지 검출기만으로는 물체의 윤곽만을 검출하는 것은 불가능하다. 우리는 물체의 윤곽만 검출하기를 원하기 때문에 그래프 컷과 에지 검출기의 알고리즘을 결합하면 이러한 문제를 해결 할 수 있다는 것을 제안한다. 이 논문에서는 그래프 컷 알고리즘과 에지 검출기에 관해 간략하게 기술하고 그 결과를 보일 것이다.
자연영상에 포함된 텍스트는 많은 중요한 정보를 포함하고 있으므로 자연영상에서 텍스트 정보를 검출하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 문자 영역의 구조적인 특정을 배열문법으로 정의한 적응적 문자-에지 맵을 제안하여 텍스트 영역을 검출한다. 캐니-에지 검출기로 에지를 추출하고, 생성된 에지 이미지를 레이블링하고 그 영역의 문자구조 특징을 분석하기 위해서 적응적 문자-에지 맵을 분석한다. 적응적 문자-에지 랩의 분포 상태를 분석함으로서 텍스트 후보 영역을 검출하고, 텍스트 영역의 에지 히스토그램 프로파일을 분석함으로서 텍스트 후보 영역에 대한 검증을 수행하여 최종적인 텍스트 영역을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연영상을 대상으로 실험하였고, 기울어진 텍스트와 다양한 크기의 텍스트 구성된 자연영상에서 텍스트 영역을 효과적으로 검출하였다.
자연이미지에 포함된 안내 표시판은 많은 유용한 정보를 포함하고 있으므로 이를 효과적으로 검출하여 문자인식시스템과 연동될 수 있다면 다양한 응용분야에서 활용될 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 문자 및 문자열의 에지 특징을 이용하여 표시판이미지로부터 문자영역을 검출하는 방법을 제안한다. 캐니-에지 검출기로 에지를 검출하여 에지 이미지를 생성한다. 에지 이미지를 레이블링을 하여 연결요소 성분을 추출한다. 레이블 영역에서 문자와 문자열 에지 특징을 분석하여 후보 문자영역으로 추출한다. 후보 문자영역에 대한 검증을 수행함으로서 최종적인 문자영역을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연이미지를 대상으로 실험하였고, 자연이미지에서 기울어진 문자영역과 다양한 크기의 문자를 갖는 문자영역을 효과적으로 검출하였다.
자연이미지에 내포된 텍스트는 많은 정보를 제공함으로 이를 효과적으로 검출하여 다양한 응용분야에 활용될 수 있다. 본 논문에서는 텍스트 영역의 에지 특징과 국부 최소/최대 변환을 이용하여 자연이미지로부터 텍스트 영역 검출 방법을 제안한다. 에지 검출은 캐니-에지 검출기로 추출하고, 국부 최소/최대 변환을 이용하여 텍스트 영역의 연결성분을 추출한다. 각각 추출된 에지 및 연결성분으로부터 텍스트 영역 후보를 검출하고, 각각의 결과를 결합하여 최종적인 텍스트 후보 영역을 검출하고, 후보 텍스트 영역에 대한 검증을 수행함으로서 최종적인 텍스트 영역을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연이미지를 대상으로 실험한 결과, 에지 및 연결성분의 두 가지 특징을 결합함으로서 자연이미지에 존재하는 다양한 형태의 텍스트 영역을 효과적으로 검출하였다.
신호에서 급격한 변화의 지점은 신호의 특징을 분석함에 있어서 가장 중요한 요소이며, 영상에서 에지는 위치, 모양 그리고 재질 등과 같은 다양한 정보를 포함한다. 따라서 이러한 에지를 검출하기 위한 많은 연구가 수행되었으며, 공간영역에서 컨벌루션 마스크를 이용한 방법들이 대표적이다. 그러나 이와 같은 초기의 방법들은 영상에 잡음과 다양한 종류의 에지가 존재할 경우, 선택적으로 에지를 분리하는 것이 용이하지 않다. 한편, 멀티스케일 에지 검출이 가능한 웨이브렛은 영상의 특징들을 분석하기 위해 광범위하게 응용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 잡음에 강인한 웨이브렛 기반의 에지 검출기를 제안하여 라인-에지 성분을 선택적으로 분리 검출하였다.
본 논문은 에지개선 필터들의 통계적인 특성과 에지 검출을 위한 전처리 연산자로서의 효용성을 분석한다. 분석 대상인 에지개선 필터들로는 비교와 선택을 수행하는 CS 필터, Hachimura와 Kuwahara가 개발한 HK 필터, 그리고 선택성 평균을 출력시키는 SA필터이며 이 필터들은 잡음 제거 능력 및 손상된 에지를 계단 모양의 에지로 개선시키는 역할을 수행하기 때문에 에지 검출기 사용전에 잡음화된 영상을 전처리하는데 효과적으로 사용될 수 있다. 수치해석을 통한 통계적 분석이 에지개선 필터들의 잡음 제거능력을 살펴보기 위하여 수행되며 에지 검출에 대한 전처리 필터링의 영향은 수치해석 방법을 통하여 얻어진 오류확률들을 중심으로 분석된다. 또한 백색잡음에 의하여 손상된 영상에 필터들을 사용하여 전처리를 수행한 후 Sobel 연산자와 LoG 연산자를 사용하여서 에지 검출전에 전처리기로서 사용된 에지개선 필터들은 후처리기로 사용된 에지 검출기의 성능을 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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