• 융합보안논문지
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• 제7권3호
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• pp.39-44
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• 2007

실제 이미지에서 에지의 속성을 찾아내고 그 정확한 위치를 지정하기 위하여 밝기 분포에 대한 국소적 미분 대신에 "적응성 방향 미분"(Adaptive Directional Derivative, ADD)이라는 비국소적 연산자를 도입함으로써 에지의 램프 폭의 변화에 무관하게 적용할 수 있는 알고리듬을 개발하였다. 본 논문에서는 이미 제안한 적응성 방향 미분을 이용한 에지 검출 시스템을 현재 에지 검출을 위해 보편적으로 사용되고 있는 Canny 알고리듬과의 성능평가를 실험을 통해 보여준다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권10호
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• pp.1329-1336
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• 2005

본 논문에서는 다양한 에지의 폭에 적합한 최적의 에지 검출 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬을 적용할 edge point에 대한 새로운 정의를 도입하고, 스케일링에 무관한 확장된 방향 미분을 얻기 위해 픽셀 공간에서의 방향 미분을 일반화한다. 또한, 2D 영상에 대하여 제안한 알고리듬을 적용한 에지 검출의 결과를 구하고 기존의 알고리듬에 의한 것과 비교 분석한다.

• 융합보안논문지
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• 제6권3호
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• pp.29-35
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• 2006

실제 이미지에서 에지의 속성을 찾아내고 그 정확한 위치를 지정하기 위하여 밝기 분포에 대한 국소적 미분 대신에 "적응성 방향 미분"(Adaptive Directional Derivative, ADD)이라는 비국소적 연산자를 도입함으로써 에지의 램프 폭의 변화에 무관하게 적용할 수 있는 알고리듬이 개발되었다. 본 논문에서는 이러한 알고리즘에 의한 에지 검출 시스템을 개발하고 기존의 알고리듬에 의한 것과 비교 분석한다.

• 융합보안논문지
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• 제8권4호
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• pp.127-134
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• 2008

본 연구는 투명 성질을 가진 물방울의 윤곽선에 대한 효율적인 검출을 통해 분석 장비의 자동 측정에 대한 정확성을 향상시키는 것을 목적으로 한다. 투명성질을 가지는 원의 윤곽선 검출을 위해 밝기 분포에 대한 국소적 미분 대신에 적응성 방향 미분(Adaptive Directional Derivative；ADD)이라는 비국소적 연산자를 도입함으로써 에지의 램프 폭의 변화에 무관하게 에지 검출에 적용할 수 있는 MADD(Modified Adaptive Directional Derivative) 알고리즘을 사용한다. 이 방법은 램프 구간 내에서 방향 미분 값을 가중치로 사용하여 픽셀들의 위치를 평균한 방향 미분의 국소 중심(Local Center of Directional Derivative；LCDD)등의 위치를 찾는 추가적인 과정없이, 정확한 에지 픽셀의 위치가 완전 선명화 사상에 의한 단순 계단 함수의 위치로 자연스럽게 결정될 수 있다. 제시된 에지 검출 방법을 표면분석 기술인 접촉각 연산에 적용하여 실험 및 결과 분석을 통해 제안 기법의 타당성 및 효율성을 검증한다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제3권12호
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• pp.1725-1736
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• 2002

에지 시그널의 세기가 갖는 특징적인 성질로서, 에지를 가로질러 엄격하게 단조적인 세기 변화가 나타남을 설명하고 이를 바탕으로 하는 새로운 에지 검출 알고리듬을 제안한다. 스케일링에 무관하고 비국소적인 확장된 방향미분을 픽셀 공간에서 도입하여, 본 알고리듬이 에지 폭의 다양한 변화에 적응성을 가지며 최적의 에지 검출 알고리듬으로서 적절함을 설명한다. 본 알고리듬의 산업적 응용으로서, 시각적 검사에 대한 간단한 컴퓨터 비전 프로시저의 한 예를 살펴본다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.186-191
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• 2019

본 논문은 고속 특징추출 알고리즘의 구현 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 블록 유형 분류 알고리즘을 기반으로, 블록 유형 분류 알고리즘 적용 시, 영상 특징 정보가 발생하지 않는 스무스 블록에서 연산을 생략하여 영상 특징 검출에 필요한 연산시간을 감소시킬 수 있다. 200장의 표준 테스트 이미지를 활용해 매크로 블록의 크기를 $64{\times}64$로 나누어 스무스 블록의 발생 빈도를 측정한 결과 전체의 29.5%만큼 발생하는 것을 정량적으로 확인했다. 이 의미는 다양한 영상 정보를 포함하고 있는 표준 테스트 이미지 내에서는 29.5%에 해당하는 만큼 연산의 복잡도를 감소시킬 수 있다는 의미를 나타낸다. 제안된 방법을 케니 윤곽선 검출 알고리즘에 적용하면 이차원 미분 필터, 그라디언트 크기 및 방향 연산, 비최대 억제, 적응형 임계값 연산, 히스테리시스 임계 처리와 같은 총 다섯 단계의 영상처리에 필요한 지연시간을 완전히 제거할 수 있다. 이와 같은 방법으로 다양한 특징 검출 알고리즘에 블록 유형 구분 알고리즘을 적용해, 연산에 필요한 시간을 감소할 수 있을 것을 기대한다.