• 제목/요약/키워드: Canny detector

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이미지 퍼지화 기반 Canny 에지 검출기 설계에 관한 연구 (A Study on Canny Edge Detector Design Based on Image Fuzzification)

  • 박미영;김철원;박종훈
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제15권9호
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    • pp.1925-1931
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    • 2011
  • 본 논문에서는 Canny 에지 검출 알고리즘의 핵심이라 할 수 있는 언어적인 애매한 개념인 "좋은 검출"과 "좋은 지역화" 문제를 퍼지 추론 방식을 통해 처리하는 접근방식을 제안하고, 그레이 스케일 이미지에 관해 퍼지 규칙 기반의 Canny 에지 검출기를 설계한다. 설계의 핵심은 화소들의 그레이 레벨들을 몇 가지의 언어적인 변수들로 분할한 다음에 퍼지 추론 규칙에 따라 편미분 계수들을 근사시키는데 있다. 이러한 접근방식은 기울기 및 기울기 변화에 따른 퍼지 제어 기법과 유사한 측면을 가진다. 이러한 작업을 바탕으로 퍼지 규칙 기반 Canny 에지 검출기를 구현하고, 결과들을 기존 방법과 비교한다. 특히, 제안된 접근 방식은 좁은 동적 범위의 그레이 레벨 이미지의 에지 검출 및 선명화에 있어서 장점을 가진다.

심한 잡음성 영상의 경계선 검출을 위한 웨이블릿 변환 이용 검출기 개발 (The Edge Detector Using Wavelet Transform developed for Heavy Noised Images.)

  • 이혜성;변혜란;유지상
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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    • pp.464-466
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    • 1998
  • 경계선 검출은 시각 인식 또는 기계 시각 인식의 과정에서 제일 먼저 수행되는 전처리 단계이다. 경계선 검출은 컴퓨터 시각 인식성능에 매우 중대한 요인으로 작용한다. 최근 MPEG-4에서 Model Based Coding 기법이 채택되면서, 경계선 검출 및 이를 이용한 컴퓨터 시각 인식의 중요성은 날로 커지고 있다. 한편, 잡음이 있는 영상의 경계선 검출 방법으로 여러 가지가 제시되었는데, 특히 잡음의 종류가 Additive White Gaussian인 경우에는 Canny Edge Detector가, Impulse인 경우에는 Dual Stack Filter를 적용한 방법이 각각 높은 성능으로 인정을 받고 있다. 그러나 Canny Edge Detector의 경우, Canny는 이론적인 Optimal Filter를 구하는 데에 성공하였지만 실제 적용에는, 이 Optimal Filter의 근사로써 Gauss함수의 1계 도함수를 사용하였다. 본 연구에서는 Gauss함수보다는 상당히 Optimal Filter와 가까운 Filter를 얻기 위하여 웨이블릿 변환을 사용한 Liao등의 방법과, 각기 다른 Scale에서의 웨이블릿 변환들이 가지는 잡음과의 관계를 고려한 새로운 경계선 검출방법을 개발하였다. 실험결과, 본 연구에서의 방법은 기존에 사용되던 Canny Edge Detector나 Stochastic Operator보다 뛰어난 성능을 보여주었다.

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웹 상에서 통계적 에지검출기 개발 및 구현 (Development and Implementation of Statistical Edge Detectors on the Web)

  • 임동훈
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제10권4호
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    • pp.133-141
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    • 2005
  • 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.

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잡음영상에서 로버스트 순위-순서 검정을 이용한 효과적인 에지검출 (Efficient Edge Detection in Noisy Images using Robust Rank-Order Test)

  • 임동훈
    • 응용통계연구
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    • 제20권1호
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    • pp.147-157
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    • 2007
  • 에지검출은 컴퓨터비전과 영상처리 시스템에서 널리 사용되는 단계이다. 본 논문에서는 잡음영상에서 효율적인 에지검출을 위해 이표본 위치 문제에서 월콕슨 검정의 대안인 로버스트 순위-순서 검정에 기초한 새로운 검출법을 제안하였다. 제안된 방법은 $\delta$-에지모형하에서 $5\times5$ 윈도우의 부분 픽셀만으로 구성된 근방영역 간에 통계적으로 유의한 차이가 있는지를 조사하였다. 제안된 에지 검출법의 성능을 평가하기 위해 실제영상과 인조영상을 가지고 영상실험을 통하여 얻은 에지맵과 객관적인 척도하에서 양적으로 비교 분석하였다.

스네이크를 이용한 뇌 자기 공명 영상에서 종양의 경계선 추출 (Tumor boundary extraction from brain MRI images using active contour models (Snakes))

  • Ryeong-Ju Kim;Young-Chul Kim;Heung-Kook Choi
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제4권2호
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    • pp.1-6
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    • 2003
  • 본 연구는 스네이크를 이용하여 뇌의 자기 공명 영상에서 자동 혹은 반자동으로 종양 또는 병변의 정확한 윤곽선을 찾기 위함이다. 본 연구에서 기존의 스네이크가 가지고 있는 에너지 최적화 문제를 동적 프로그래밍을 이용하여 개선하였고, Image Force로 Canny Edge Detector의 값을 이용하여 스네이크가 잡음에 덜 민감하도록 하였다. 병변의 윤곽선이 추출되면, 병변의 면적, 중심 좌표, 둘레 등을 계산하도록 하였다 또한 병변에 대한 다수의 2차원 단면 영상을 합성하여 3차원으로 재구성하여 병변의 입체적인 모양을 볼 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제안된 방법은 뇌종양 환자의 치료 계획 수립 뿐 아니라 경과를 평가하는데 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

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영상에서 웨이블렛 기반 로컬 히스토그램 분석을 이용한 에지검출 (Wavelet-Based Edge Detection Using Local Histogram Analysis in Images)

  • 박민준;권민준;김기훈;심한슬;김동욱;임동훈
    • 응용통계연구
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    • 제24권2호
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    • pp.359-371
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    • 2011
  • 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.

가우시안 함수기반 RANSAC을 이용한 차선검출 기법 (Lane Detection Using Gaussian Function Based RANSAC)

  • 최연규;서은영;석수영;박주현;정호열
    • 대한임베디드공학회논문지
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    • 제13권4호
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    • pp.195-204
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    • 2018
  • Lane keeping assist and departure prevention system are the key functions of ADAS. In this paper, we propose lane detection method which uses Gaussian function based RANSAC. The proposed method consists mainly of IPM (inverse perspective mapping), Canny edge detector, and Gaussian function based RANSAC (Random Sample Consensus). The RANSAC uses Gaussian function to extract the parameters of straight or curved lane. The proposed RANSAC is different from the conventional one, in the following two aspects. One is the selection of sample with different probability depending on the distance between sample and camera. Another is the inlier sample score that assigns higher weights to samples near to camera. Through simulations, we show that the proposed method can achieve good performance in various of environments.

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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에지 정보와 Hough Transform을 이용한 장폐색 영역 검출 (Ileus Detection by Using Edge Information and Hough Transform)

  • 이해일;김백천;김현우;박승익;김광백
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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    • pp.488-490
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    • 2017
  • 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.

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형태학적 연산과 선분 근사화를 이용한 침 검출 (Needle Detection by using Morphological Operation and Line Segment Approximation)

  • 장경식;한수환
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제19권12호
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    • pp.2785-2791
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    • 2015
  • 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.