• 제목/요약/키워드: Canny Edge Algorithm

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적응성 방향 미분에 의한 에지 검출기의 성능 평가 (Performance Evaluation of Edge Detection System Based on Adaptive Directional Derivative)

  • 김은미;박철수
    • 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.

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산악 영상에서의 지평선 검출 알고리즘 (Robust Skyline Extraction Algorithm For Mountainous Images)

  • 양성우
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제47권4호
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    • pp.35-40
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    • 2010
  • 무인 로봇이나 무인 항공기 등의 위치 추정 등에 사용되는 산악 영상에서 지평선을 검출하는 것은 지평선의 복잡성, 환경에 의한 가려짐, 영상의 노이즈 때문에 매우 힘들다. 이러한 어려움에도 불구하고 지평선 검출은 무인 이동체에 다양하게 적용될 수 있는 매우 중요한 연구 주제이다. 본 논문에서는 다중 스케일 케니 영상과, 위상 정보, 그리고 영상 속에서의 지평선의 위치 정보를 이용하여 지평선 검출 알고리즘을 개발 하였다. 다중 스케일 케니 영상은 추정(localization)에 강한 고 스케일 케니 영상과 탐색(detection)에 강한 저 스케일 케니 영상으로 구성된다. 알고리즘의 적절한 단계에 각각의 케니 영상을 선택적으로 적용함으로 복잡한 환경에서도 좋은 지평선 검출 결과를 얻을 수 있다. 제안된 알고리즘의 성능은 다양한 영상을 통해 검증되었으며 기존의 기법과 비교되었다.

Mean Shift 알고리즘을 활용한 경계선 검출의 발전 (Progress of Edge Detection Using Mean Shift Algorithm)

  • 장대현;박상준;박기홍;정경택;황재정
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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    • pp.137-139
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    • 2011
  • 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.

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병리 정보 시스템을 위한 이미지 외곽선 추출 기법 연구 (Image Edge Detection Technique for Pathological Information System)

  • ;오상윤
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제5권10호
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    • pp.489-496
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    • 2016
  • 병리 정보시스템(Pathological Information System: PIS)은 매일 수천 장씩 생산되는 환자 병리 이미지를 관리하는데 활용되고 있으며, 이 이미지 정보들을 어떻게 효과적으로 처리할 것인지는 병리 정보 처리에 있어서 중요한 연구 과제 중 하나이다. 이미지의 외곽선을 추출하는 것은 병리 이미지 처리에 있어 가장 중요한 작업이지만 현재 사용되는 알고리즘은 정확도에 있어 많은 개선점을 가지므로, 본 논문에서는 이미지의 외곽선 검측에 있어서 기존의 Canny 알고리즘의 원리를 바탕으로 적응적 임계값 설정이 가능하며 눈금자를 임계값 설정의 기준으로 삼는 방식을 제안하여 기존 외곽선 추출 방식보다 정확한 방식을 제안한다. 제안 방식은 기존 방식과의 비교실험을 통해 성능을 검증하였으며, 이 실험에서는 임의로 선정된 병리 이미지 군, 기존 방식으로는 식별이 제한되었던 병리 이미지 군 및 의도적으로 노이즈를 추가한 이미지 군을 대상으로 실험하였고, 실험 결과를 비교하여 제안하는 이미지 외곽선 식별 방식의 향상된 성능을 증명했다.

윤곽선 추적과 개선된 ART1 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 이용한 운송 컨테이너 영상의 식별자 인식 (The Identifier Recognition from Shipping Container Image by Using Contour Tracking and Self-Generation Supervised Learning Algorithm Based on Enhanced ART1)

  • 김광백
    • 지능정보연구
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    • 제9권3호
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    • pp.65-79
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    • 2003
  • 운송 컨테이너의 식별자를 추출하고 인식하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보를 이용하여 수직블록과 수평블록을 추출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출한다. 추출된 컨테이너의 식별자 영역에서 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 개별 식별자를 추출하며, 그들의 인식을 위해서는 개선된 ARTl과 지도 학습 방법을 결합한 개선된 성능의 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 제안하여 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 운송 컨테이너 영상들을 대상으로 실험 결과, 윤곽선 추적 알고리즘을 이용한 식별자의 추출 방법이 히스토그램을 이용한 식별자의 추출 방법보다 추출률이 개선되었고 인식 결과에서도 개선된 ART1 기반 자가 생성 지도 학습 방법이 기존의 ART1 기반 자가 생성 지도 학습 방법보다 인식률이 향상되었다.

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영상처리를 이용한 지하철 스크린 도어의 경계선 침범인식 알고리듬 연구 (Algorithm for Detecting PSD Boundary Invasion in Subway PSD using Image Processing)

  • 백운석;이하운
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제13권5호
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    • pp.1051-1058
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    • 2018
  • 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.

임펄스 잡음 환경에서 추정 마스크를 이용한 에지 검출 알고리즘에 관한 연구 (A Study on Edge Detection Algorithm using Estimated Mask in Impulse Noise Environments)

  • 이창영;김남호
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제18권9호
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    • pp.2259-2264
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    • 2014
  • 에지 검출 방법은 Sobel, Prewitt, Roberts, Canny 에지 검출기 등이 있으며, 이러한 방법들은 임펄스 잡음에 훼손된 영상에서 에지 검출 특성이 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 이러한 기존의 방법의 단점들을 개선하고 임펄스 잡음 환경에서 효과적으로 에지를 검출하기 위하여, $3{\times}3$ 마스크를 사용하여 중심 화소를 기준으로 한 $5{\times}5$ 마스크 내의 요소들에 대해 잡음을 판단하며, 그 여부에 따라 비잡음일 경우 그대로 처리하고 잡음일 경우 각 요소들의 인접 화소를 이용하여 추정 마스크를 구하여 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다.

비디오에서 오정색과 오간색 식별 (Identification of 5-Jung-color and 5-Kan-color In Video)

  • 신성윤;표성배
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제15권1호
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    • pp.103-109
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    • 2010
  • 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.

왜곡 보정과 지역 이진화를 이용한 RBFNNs 기반 차량 번호판 인식 시스템 (RBFNNs-based Recognition System of Vehicle License Plate Using Distortion Correction and Local Binarization)

  • 김선환;오성권
    • 전기학회논문지
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    • 제65권9호
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    • pp.1531-1540
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    • 2016
  • In this paper, we propose vehicle license plate recognition system based on Radial Basis Function Neural Networks (RBFNNs) with the use of local binarization functions and canny edge algorithm. In order to detect the area of license plate and also recognize license plate numbers, binary images are generated by using local binarization methods, which consider local brightness, and canny edge detection. The generated binary images provide information related to the size and the position of license plate. Additionally, image warping is used to compensate the distortion of images obtained from the side. After extracting license plate numbers, the dimensionality of number images is reduced through Principal Component Analysis (PCA) and is used as input variables to RBFNNs. Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is used to optimize a number of essential parameters needed to improve the accuracy of RBFNNs. Those optimized parameters include the number of clusters and the fuzzification coefficient used in the FCM algorithm, and the orders of polynomial of networks. Image data sets are obtained by changing the distance between stationary vehicle and camera and then used to evaluate the performance of the proposed system.

제곱근 연산 횟수 감소를 이용한 Canny Edge 검출에서의 전력 소모개선 (Improvement of Power Consumption of Canny Edge Detection Using Reduction in Number of Calculations at Square Root)

  • 홍석희;이주성;안호명;구지훈;김병철
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제13권6호
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    • pp.568-574
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    • 2020
  • 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.