웹 영상에서 에지는 픽셀의 밝기가 급격하게 변화되는 부분으로 에지를 통하여 물체의 위치나 크기, 물체의 텍스처에 대한 정보를 얻을 수 있다. 지금까지 에지 검출은 주로 단순한 영상에 대해 미분 연산자를 이용한 수학적 방법에 의해 이루어져왔고 최근에 잡음이 포함된 복잡한 영상에 대해 통계적 방법을 이용한 에지검출에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 영상실험을 통하여 기존의 Sobel 연산자 등을 이용한 수학적 방법과 Canny 방법, Wavelet 변환방법 그리고 통계적인 T 검정과 Wilcoxon 검정을 이용한 방법들과의 에지검출 성능을 비교분석하고 Java 언어를 사용하여 웹 상에서 구현한다.
조명 및 반사광의 성질에 의해 블러링이 발생하고 이런 영상을 인식하는 경우 정확한 에지 검출이 어렵게 된다. 이를 최적으로 검출하기 위해 일정하게 에지를 검출할 수 있는 가우시안 함수와 2차 미분 함수를 합성한 새로운 하이브리드 함수를 제안하고 실제 영상과 컨볼루션 한 후 함수의 $\sigma$값을 변화시키면서, Canny 알고리즘의 방향성 에지 검출 방법을 적용하여 에지를 검출하였다. 그 결과 Sobel, Robert, Canny 에지 검출방법보다 0.2~14㏈ 정도 안정적으로 에지가 검출되었다.
본 논문에서는 영상처리에 사용되는 Canny edge 검출 알고리즘 중 가장 높은 연산 복잡도를 가진 제곱근 연산 횟수를 감소시키는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기울기 벡터 연산 과정에 사용되는 제곱근 연산을 이용할 때 일부 픽셀에 특정한 규칙을 사용해 홀을 만들어 제곱근 연산을 직접 하지 않고 주변 픽셀들의 연속성을 이용하여 기울기 벡터를 계산하여 연산 횟수를 감소시킨다. 다양한 테스트 이미지를 이용해 실험한 결과 홀이 1개인 경우 약 97%, 홀을 증가시키면 각각 약 94%, 90%, 88%의 일치율을 보였고, 홀이 1개인 경우에는 0.2ms의 연산시간이 감소되었고, 홀을 증가시키면 각각 약 0.398ms 0.6ms, 0.8ms의 연산시간이 감소되었다. 이를 바탕으로 hole이 2개인 경우 높은 정확도와 연산 수 절감을 통해 저전력 임베디드 비전 시스템을 구현할 수 있을 것으로 기대한다.
전경계선 검출은 저수준 영상 처리에서 매우 중요하다. 하지만, 대부분의 경계선 검출 방법들은 노이즈 포인트들의 영향으로 효과적이지 못하며 서로 다른 입력 영상에서도 유연하지 못하다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 먼저 외부 노이즈 제거 단계를 제시하였고, 다음으로 기울기 폭 히스토그램과 내부 클래스 최소 변이에 따른 양쪽 임계치의 자동 선택을 제시하였다. 이 알고리즘을 사용하여 민감한 노이즈 포인트들의 대부분을 줄일 수 있었고 실제 파라미터를 인위적으로 세팅하지 않고 서로 다른 영상을 위한 목적 임계치를 계산하며, 퍼지 알고리즘에 의하여 경계선 픽셀들을 선택하였다. 결론적으로 이전의 Canny 알고리즘보다 훨씬 더 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
색이란 인간이 조형 활동을 처음 시작할 때부터 사용되어진 조형언어로서 인간이 눈으로 볼 수 있는 모든 현상 세계에 존재하는 것이다. 본 논문에서는 장면 전환 검출에서 추출된 대표 프레임을 대상으로 한국의 전통색 조화를 식별한다. 전통색은 오정색과 오간색으로 분류하여 조화를 이루는지 판별하도록 한다. 빨강, 파랑, 노랑, 검정, 흰색을 오정색이라 부르고 분홍, 하늘색, 보라, 유황색, 초록을오 간색이라 하여 식별한다. 먼저, Canny 알고리즘을 이용하여 경계선을 추출한다. 그리고 경계선을 중심으로 색들을 레이블링 하고 클러스터링 한다. 마지막으로, 전통 색채 조화 식별 방법을 이용하여 전통색을 식별한다. 본 논문에서 제시한 연구는 실험을 통하여 우수성이 입증 되었다.
특징점들 사이의 간격과 크기의 비례식으로 자동차의 차종을 식별하는 방법을 제시한다. 자동차 영상은 기본 RGB모델에서 Gray색상 모델로 변환시켜 사용한다. Canny Edge Direction을 통하여 자동차의 배경 제거를 수행한다. 윤곽선 검출을 통하여 원하는 특징 점을 얻는다.
영상에서의 경계선 추출은 원 영상의 노이즈에 의해 크게 영향을 받는다. 따라서 먼저 그 노이즈들을 제거할만한 어떤 방법들이 필요하다. Mean Shift 알고리즘은 이러한 목적에 부합되는 유연한 함수로서, 별로 중요하지 않은 정보와 민감한 노이즈 부분을 점점 제거하는데 알맞다. 여기서는 Canny 알고리즘을 사용하여 중점으로 하는 영상에서의 윤곽선을 찾아낸다. 그리고 테스트 하고 이전의 유일한 Canny 알고리즘 보다 결과가 좋음을 알아낸다.
본 논문에서는 장폐색 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 Canny Edge Detector을 이용하여 X-ray 영상에서 객체들의 에지를 추출한다. 검출된 객체 에지들에서 장폐색의 영역이 형태학적으로 수평적으로 평평하다는 특징을 이용하기 위해서 Hough transform을 적용하여 수평적으로 평평한 영역을 가진 객체들을 추출하고, 추출된 객체들을 장폐색 영역으로 검출한다. 제안된 추출 방법을 25개의 장폐색 X-ray 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법에서는 19개 대장 장폐색 영상에서는 모두 추출되었으나 6개의 소장 장폐색 영상에서는 추출에 실패하였다.
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.
영상에서 에지검출은 영상분할 및 물체인식 등을 위한 영상처리의 전처리 과정으로 매우 중요한 단계이다. 본 논문에서는 영상에서 에지검출을 위해 웨이블렛 기반 하에서 로컬 히스토그램 분석을 이용한 새로운 에지검출법을 제안하고자 한다. 지금까지 웨이블렛 기반 에지검출은 수직과 수평성분으로부터 기울기 벡터를 구하고 임계값은 주로 글로벌 히스토그램 임계값 처리를 통하여 구하였다. 본 논문에서는 수직과 수평성분 외에 대각선 성분을 고려하여 기울기 벡터를 구하고 일반적인 영상에 적합한 로컬 히스토그램 임계값처리를 통하여 임계값을 구하였다. 제안된 에지검출법의 성능 평가를 위해 기존의 Sobel 방법, Canny 방법, Scale Multiplication 방법 그리고 Mallat의 웨이블렛 방법 등과 비교하였다. 영상실험 결과 제안된 방법은 잡음이 많고 적음에 관계없이 에지검출이 뛰어난 반면에 Canny 방법과 Sobel 방영은 잡음이 많을수록 급격하게 성능이 떨어짐을 알 수 있었다. 그리고 제안된 방법은 Scale Multiplication 방법과 Mallat 방법보다 좋은 성능을 갖고 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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