영상에서 명암 차이가 큰 두 영역간의 경계를 나타내는 에지는 대상 물체에 대한 다양한 정보를 포함한다. 따라서 영상분할을 비롯한 물체인식 등의 분야에서 이러한 에지정보를 이용하고 있다. 에지는 밝기 변화의 크기와 지속시간 등에 따라 다양한 종류가 있으며, 일반적으로 미분을 통해 검출된다. 최근에는 영상처리와 컴퓨터비전 등의 분야에서, 특정 응용에 적용하기 위한 에지검출 방법들이 제시되고 있다. 따라서 본 논문에서는 개선된 에지검출 특성을 위한 웨이브렛 함수를 제안하여, 영상의 라인-에지 성분을 검출하였으며, 시뮬레이션을 통해 그 성능을 확인하였다.
현대사회에서 영상처리는 여러 분야에서 활용되고 있으며, 이러한 영상처리 중에서 에지 검출은 대부분의 응용에서 필수적이다. 이러한 에지를 검출하기 위한 연구가 국내를 포함한 해외에서 진행되어 오고 있다. 대표적인 에지 검출 방법에는 Sobel, Prewitt, Roberts 등이 있다. 이러한 방법들은 AWGN(additive white Gaussian noise)에 훼손된 영상에서 에지 검출 특성이 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 방법들의 단점을 개선하기 위하여, 국부 마스크를 이용한 에지 검출 방법을 제안하였다.
본 논문은 홍채영상에 대한 에지를 검출하고 홍채진단을 위한 에지영상패턴 매칭을 이용하여 홍채의 진단영역을 인식하는 연구이다. 에지검출기법은 8방향 키어쉬-라프라시언 기법을 적용하고 진단영역인식은 진단기준패턴과 입력에지영상패턴과 오버레이 패턴매칭으로 진단영역을 인식하였다. 그 결과 적용한 에지검출영상의 PSNR이 131정도이며 패턴매칭 영역인식결과는 86%정도로 홍채에 의한 인체의 상태를 추정하는 자동진단시스템으로 환용 가능성을 제시하였다.
에지는 물체의 여러가지 중요한 정보를 포함하고 있다. 이러한 에지는 많은 분야에서 응용되고 있으며, 기존의 에지 검출 방법에는 마스크를 이용하는 방법 등이 있다. 이러한 기존의 에지 검출 방법들은 구현이 간단하다. 그러나, 고정된 마스크를 이용하므로 복합 잡음 환경에서의 에지 검출 특성은 다소 미흡하다. 따라서 기존의 에지 검출 방법들의 단점을 보완하기 위하여, 본 논문에서는 국부 마스크의 표준편차 및 잡음 제거를 이용한 에지 검출 알고리즘을 제안하였다.
본 논문에서는 원영상과 잡음영상에서 Waerden 통계량을 이용하여 효율적인 에지 검출을 제안한다. 에지는 영상의 밝기값이 낮은 값에서 높은 값으로 또는 높은 값에서 낮은 값으로 급격히 변하는 경계에 존재한다. 통계적 에지 검출 방법으로 통계가설 검정인 비모수 Wilcoxon 검정과 모수 T검정을 설명한다. 특정한 유의수준 α 에 의해 결정되어 지는 임계값을 사용하며, 반면 Bovik, Huang 과 Munson 은 임계값에 대한 검정 통계량의 가능한 범위를 생각한다. 에지 검출의 실험 결과로부터 T와 Wilcoxon 방법은 잡음 영상에 민감하게 반응하는데 반하여 제안한 Waerden 방법은 유의수준 α=0.0005 에서 잡음영상과 잡음이 없는 영상 모두에서 로버스트 하다. 통계적인 검정 방법들과 Sobel, LoG, Canny연산자를 이용한 에지검출 방법을 비교해보면, Waerden 방법이 잡음 영상과 잡음 없는 영상 모두에 훨씬 더 효율적으로 에지를 검출한다.
본 논문에서는 해양 환경에서 선박의 안전 운행에 위험 요소인 해상 물표를 검출하기 위한 방법을 제안한다. 해양 환경에서 획득한 적외선 영상에 대한 분석을 통하여, 우리는 해수면과 같은 배경 영역들에서는 주로 수직 방향 에지가 나타나는 반면에, 해상 물표 영역은 수직 및 수평 방향 에지가 모두 나타나는 특징을 확인할 수 있었다. 따라서 우리는 IR 영상에 대해서 수평 및 수직 에지 특징 추출에 기반한 물체 영역 검출 방법을 제안한다. 이를 위해, 첫 번째 단계에서는, 통계적 필터링 방법을 이용하여 해수면의 반짝임과 복잡한 클러터와 같은 잡음들을 효과적으로 제거할 수 있는 영상 개선 작업을 수행한다. 두 번째 단계에서는 1-D Discrete Cosine Transform(DCT) 기법을 이용하여 수직 방향 에지의 정보를 나타내는 수직 에지 지도 영상, 수평 방향 에지의 정보를 나타내는 수평 에지 지도 영상을 생성한다. 그런 다음, 수직 및 수평 에지 지도 영상들을 하나의 에지 지도 영상으로 통합한다. 세 번째 단계에서는 적응적인 문턱치 방법을 사용하여 물표 후보 영역을 검출한다. 마지막 단계에서는 IR 영상에서 검출한 물표 후보 영역들에 대해서 모폴로지 연산을 수행하여 배경 및 잡음 영역을 제거함으로써 정확한 물표 영역을 검출한다.
에지 검출은 대부분의 영상 처리에서 중요한 전처리 과정으로서, 물체의 크기, 위치, 방향 등을 포함한 여러 특징 정보를 검출하는 영상 처리 기법이다. 이러한 에지 검출은 국내외 여러 분야에서 발전되고 있다. 널리 알려진 기존의 에지 검출 방법에는 고정된 가중치 값으로 구성된 마스크를 이용한 Sobel, Prewitt, Roberts, LoG 등이 있다. 이러한 기존의 에지 검출 방법들은 가중치가 고정된 마스크를 영상에 적용하기 때문에 다소 에지 검출 특성이 미흡하게 나타난다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해, 그레이 레벨 변환 함수를 적용한 후, 국부 마스크로부터 추정 마스크를 구하여 그 마스크의 최대값 및 최소값을 이용하여 에지를 구하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해, 기존의 Sobel, Roberts, Prewitt, LoG 에지 검출 방법들과 비교하였다.
현대사회가 발전하여 영상 미디어의 이용이 증가하고 있다. 이러한 영상의 정보를 이용하기 위한 여러 가지 영상처리 기법들이 있으며, 그 중 에지 검출은 영상의 밝기가 급격하게 변화하는 부분을 검출하는 기술이다. 에지 검출을 하기 위한 기존의 방법들은 일정한 상수로 이루어진 마스크를 통하여 에지를 검출하지만, 영상 내의 화소 분포나 위치, 방향 등을 고려하지 않는 기존의 방법들은 에지검출 성능이 다소 미흡하다. 따라서 본 연구는 $3{\times}3$ 마스크 내의 밝기 분포도에 따라 각각 다른 가중치 벡터를 이용한 에지 검출 알고리즘을 제안하였다.
디지털 영상을 처리하는 기술이 발전함에 따라 영상에서 에지는 물체 인식 및 물체 검출 등 여러분야에서 널리 활용되고 있다. 에지를 검출하는 기존의 방법에는 Sobel, Roberts 등의 고정 가중치 마스크를 이용하는 방법들이 대부분이다. 이와 같은 기존의 방법들은 구현이 간단한 장점이 있는 반면 다소 에지 검출 특성이 미흡하다. 따라서 이와 같은 기존의 에지 검출 방법들이 갖는 문제점을 보완하고, 우수한 에지 검출을 얻기 위해 변형된 모폴로지를 이용한 알고리즘을 제안하였으며, 기존의 방법들과 비교하기 위해 시뮬레이션하였다.
에지는 영상에서 물체의 인식, 검출 등의 여러 분야에서 영상을 간략화하기 위해 전처리 과정으로서 널리 활용되고 있다. 일반적으로 널리 알려진 에지 검출 방법에는 Sobel, Roberts, Laplacian 등이 있으며, 이러한 기존의 방법들은 구현이 간단한 장점을 가지나, 고정 가중치 마스크를 이용하기 때문에 다소 미흡한 결과를 나타낸다. 따라서 기존의 에지 검출 방법의 문제점을 보완하고 우수한 에지 검출 특성을 얻기 위해 화소 분포를 고려한 에지 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 기존의 방법과 시뮬레이션하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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