Edge detection is an important process in low level image processing. But many proposed methods for edge detection are not very robust to the image noise and are not flexible for different images. To solve the both problems, an algorithm is proposed which eliminate the noise by mean shift algorithm in advance, and then adaptively determine the double thresholds based on gradient histogram and minimum interclass variance, With this algorithm, it can fade out almost all the sensitive noise and calculate the both thresholds for different images without necessity to setup any parameter artificially, and choose edge pixels by fuzzy algorithm.
Edge detection always influenced by noise belong to the original image, therefore need use some methods to sort this issue, mean shift algorithm has the smooth function which suit for the edge detection purpose, so adopted to fade out the unimportant information, and the sensitive noise portions. After this section, use the Canny algorithm to pick up the contour of the objects we focus on, meanwhile select the Soble operator that has the orientation attribute to support the method work well. In final, take experiment and get the perfect result we wanted, make sure this method make sense and better than the sole Edge detection algorithm,
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.
컨테이너 영상의 문자를 인식하는데 있어 정규화 되어 있지 않은 컨테이너 영상의 문자영역을 추출한다는 것은 어렵다. 색깔. 위치, 글자 크기 등이 정해져 있지 않기 때문에 일정한 규칙으로 찾기는 힘들다. 따라서 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 형태학적인 특성이 아니라 명암도를 조사하여 문자가 분포할 가능성이 있는 후보 영역을 찾고 Canny 에지 추출 기법과 에지 추적 기법으로서 문자가 있는 영역을 추출한다. 추출된 컨테이너의 문자 영역에서 히스토그램 방법을 이용하여 개별 문자를 추출하고 ART 알고리즘을 이용하여 인식한다. 실험 결과에서는 여러 영상에 대해 인식율이 우수한 것을 보인다.
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.
색채의 조화란 조형의 기본 요소인 선, 형태, 색채가 잘 어울리는 것이다. 본 논문에서는 색채 조화론 중에서 요하네스 이텐의 색채 조화론을 구현을 통하여 제시하고자 한다. 노랑, 빨강, 파랑의 1차색을 기준으로 그 사이에 혼합색인 2차색을 배치하고, 다시 1차색과 2차색 사이에 3차색을 배치하여 12색상환을 만들었다. 이 12 색상환을 인식하도록 한다. 또한 에지 추출은 Canny 연산자를 이용하여 추출하도록 하고, 레이블링 및 클러스터링을 통해 색을 표현하였다.
이 논문에서는 한방 치료에서 피부에 직침된 침의 제거를 위한 침 검출 방법을 제안한다. 명암도 영상에서 형태학적 열기 연산을 이용하여 침 후보 영역이 검출되고 크기 정보 등을 이용하여 거짓 침 후보 영역이 제거된다. 각 후보영역에서 canny 에지 검출기를 사용하여 에지 점들을 찾고 이들 점들을 선분으로 근사화한다. 선분들의 방향과 선분간의 거리를 기반으로 하는 형태학적 분석을 통해 두 개의 주요 선분을 찾고 침 머리 부분을 검출한다. 119개의 침이 직침된 16개의 영상에 대한 실험 결과 97.5 %의 검출율을 얻었다.
지하철 스크린도어(PSD)에서 발생할 수 있는 안전사고 예방을 위한 영상처리 알고리듬을 제안한다. 우선 지하철 스크린도어 영상에 대해 에지를 검출 하고, 사람의 스크린도어 접근 여부를 판단하기 위해 호프변환을 이용하여 직선을 검출한다. 이를 위해 스크린도어 경계면에 일직선을 긋고 이 직선의 끊김 여부로 사람의 접근을 판단한다. 일반적으로 에지는 영상의 가장 기본적인 특징을 나타내며, 에지 검출은 영상처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 매우 중요하다. 에지 검출 방법에는 로버츠, 소벨, 프리윗, 라플라시안 등 고정된 값의 마스크를 사용하는 방법과 영상을 형태학적 관점에서 접근하여 처리하는 모폴로지 방법 및 캐니에지 검출 방법 등이 있다. 본 논문에서는 캐니에지 검출방법과 호프변환을 이용하여 지하철 스크린도어에서 사람의 접근 여부에 대한 감지 알고리듬을 제안하고 실제 그 결과를 컴퓨터 시뮬레이션으로 나타내었다.
자연영상에 내포되어 있는 문자는 다양한 내용을 표현하는 중요한 정보이다. 기존의 문자 검출 알고리즘은 영상의 복잡도와 주변의 조명, 문자와 유사한 배경색 등의 환경에서 문자영역을 검출하지 못하는 문제점이 있으므로 본 논문에서는 에지 및 형태학적 재구성에 의한 연결요소를 이용한 자연영상에 포함된 문자영역을 검출하는 방법을 제안한다. 첫 번째 단계로, 명암도 영상에서 캐니에지(Canny-Edge) 검출기를 이용한 에지 성분과 형태학적 연산에 의한 지역적 최소/최대값을 갖는 연결요소를 검출하고, 각각 검출된 연결성분을 레이블링하고, 레이블링 된 각 성분에 대해 문자가 갖는 특징을 이용한 후보 문자영역을 검출한다. 마지막으로 검출된 후보 문자 영역을 서로 합병하여 하나의 후보 문자 영역을 생성하고, 후보 문자 영역의 인접성과 유사성으로 후보 문자 영역을 검증하여 최종 문자 영역을 검출한다. 실험결과 제안한 에지 및 연결요소 성분을 이용한 방법은 문자영역 검출의 정확성이 개선되었다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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