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.
디지털 영상 장치의 이용이 증가함에 따라, 영상 처리 관련 소프트웨어 및 하드웨어에 대한 관심이 높아지고 있으며, 영상 처리는 물체 인식, 물체 검출, 지문 인식 등의 여러 분야에서 적용되고 있다. 에지 검출은 대부분의 영상 처리 기술 등의 전처리 과정으로 국내외에서 많은 연구가 진행되고 있다. 대표적인 에지 검출 방법에는 소벨(Sobel), 프리윗(Prewitt), 라플라시안(Laplacian), 로버츠(Roberts), 케니(Canny) 에지 검출기 등이 있으며, 이러한 기존의 방법들은 비잡음 영상에서 에지를 우수하게 검출이 가능하나 임펄스 잡음에 훼손된 영상에서는 잡음 제거 특성이 미흡하여, 에지 검출 특성이 미흡하게 나타난다. 따라서 본 논문에서는 임펄스 잡음에 훼손된 영상에서 우수한 에지 검출 특성을 얻기 위하여, 마스크의 중심 화소를 축으로 하여 4개의 영역으로 나누고, 각 영역의 대표 화소값에 따라 추정 화소를 구하며, 추정된 마스크와 새로운 방향성 마스크를 적용하여 최종 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다.
에지 검출은 영상 분할, 영상 인식 등의 전처리 과정이며, 국내외에서 많은 관련 연구가 진행되고 있다. 대표적인 에지 검출 방법에는 소벨(Sobel), 프리윗(Prewitt), 라플라시안(Laplacian), 로버츠(Roberts), 케니(Canny) 에지 검출기 등이 있으며, 이러한 기존의 방법들은 비잡음 영상에서 에지를 검출할 경우 에지를 우수하게 검출이 가능하나 salt-and-pepper 잡음에 훼손된 영상에서는 잡음의 영향에 의해 에지 검출 특성이 미흡하게 나타난다. 따라서 본 논문은 salt-and-pepper 잡음에 훼손된 영상에서 우수한 에지 검출 특성을 얻기 위하여, 먼저 마스크의 중심 화소를 기준으로 상, 하, 좌, 우 방향으로 영역을 구분한다. 그리고 각 영역의 대표 화소값의 잡음 여부를 판단하여 그 결과에 따라 추정 마스크의 요소를 구한 후, 여기에 방향성 마스크를 적용하여 최종 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다.
조명 및 반사광의 성질에 의해 블러링이 발생하고 이런 영상을 인식하는 경우 정확한 에지 검출이 어렵게 된다. 본 논문에서는 블러링된 영상에서 에지를 최적으로 검출하기 위해 일정하게 에지를 검출할 수 있는 가우시안 함수와 2차 미분 함수를 합성한 새로운 하이브리드 함수를 제안하고 실제 영상과 컨볼루션 한 후 함수의 local scale 계수 $\sigma$ 값을 변화시키면서, Canny 알고리즘의 방향성 에지 검출방법을 적용하여 에지를 검출하였다. 그 결과 Sobel, Robert, Canny 에지 검출방법보다 0.2~14㏈ 정도의 에지 검출특성이 개선됨을 확인하였다.
일반적으로 왜곡을 측정하는 방법으로 패턴의 전체 이미지를 분석하여 왜곡을 평가하는 방법을 이용하고 있으나 정확도가 높지 않아 카메라 등의 광학계에 많이 적용되고 있다. 1um이하의 정확도를 요구하는 왜곡수차를 측정하는 방법으로는 고가의 정밀 스테이지를 이용하여 마스크의 이미지 위치를 정확히 측정하는 방법이 주로 이용된다. 본 논문에서는 정확도가 요구되지 않는 매뉴얼 스테이지를 이용하여 왜곡을 정확히 측정하는 방법을 연구 하였다. 주요 아이디어로는 CCD나 CMOS를 이용하여 마스크 이미지를 일부 중첩되도록 분할측정하고 인접중첩영역의 이미지를 통합하여 마스크 이미지 위치를 정확히 계산하는 것이다. 마스크 이미지의 정확한 위치정보를 얻기 위해 Canny Edge Detection 기법을 사용하였으며 이렇게 확보된 위치정보로부터 좌표변환과 최소자승법을 사용하여 정확한 왜곡수차를 계산하는 과정을 연구하였다.
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.
본 논문에서는 웨이블릿 변환(wavelet transform)을 이용하여 저 비트율로 압축된 영상을 복원했을 때 나타나는 화질열화를 개선하는 방법을 제안한다. DCT의 압축에서 화질열화는 블록화 현상(blocking artiiacts)과 잡음(noise) 등이 있었으나 웨이블릿 변환은 블록화 현상이 나타나지 않고 윤곽선(edge) 부근에 링잉현상(ringing artifacts)이 나타나게 되었다. 제안된 방법에서는 윤곽선 부근의 링잉현상이 나타나는 부분과 나타나지 않는 부분을 분류하고 각 영역에 적응적 필터를 적용하여 영상을 개선시켰다. 인간 시각에 거슬리는 윤곽선 영역은 캐니 마스크(Canny mask)를 적용하여 강한 윤곽선 영역을 찾아내고, 또한 주변 영역을 탐색하여 평탄한 영역(fiat region)과 텍스쳐 영역(texture region)으로 분류하고, 각 영역에 맞는 필터 를 적용하게 된다. 실험결과, 링잉현상이 나타나는 저 비트율 압축 영상에서 제안된 방법의 PSNR 값은 0.05db정도 낮아졌지만, 강한 경계 영역과 평탄한 영역의 영상에서는 0.023db정도 높아겼다. 또한 인간 시각의 주관적 관점에서 볼 때 평탄한 영역에서의 링잉현상이 보다 개선된 화질을 보였다.
항공 영상은 지도 제작과 지상 피복 분류와 같은 간단한 목적뿐만 아니라 도시계획, 환경, 재난, 교통 등과 같은 사회적인 목적에서 필수적이다. 그러나 영상이 취득될 때 간섭되는 그림자는 지상 정보를 해석하는데 방해요소로 작용하고, 자신의 업무 및 연구에 사용하려는 사용자에게 제한적인 요인으로 작용한다. 일반적으로 그림자는 건물과 표면 지형 등에 의해 발생하며 세부적인 원인으로 이러한 지형에 의한 광원의 변화에 의해 생성된다. 본 연구는 그림자를 제거하기 위하여 단일 영상만을 사용하며 영상의 원 출처 및 촬영상태의 사전 정보 없이 처리하였다. 또한 그림자 경계 마스크를 제작하기 위하여 엔트로피 최소화 기법을 사용한 1차원 흑백 불변 영상(invariant images)과 Canny 경계 검출법을 적용하였으며, 최종적으로 퓨리어(Fourier) 주파수 공간에서의 필터링을 통한 고유 영상(intrinsic images)을 제작함으로써 3차원의 컬러 정보를 복원하고 그림자를 제거하였다.
에지 검출은 차선 인식, 물체 및 패턴 검출 등의 성능을 결정하는 중요한 단계이며, 현재까지도 이를 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 지금까지 널리 알려져 있는 에지 검출 알고리즘은 Sobel, Prewitt, Roberts, Canny 에지 검출 알고리즘 등이 있으며, 이러한 알고리즘들은 밝기값의 변화가 완만한 영상을 처리할 때, 에지가 아닌 영역으로 판단할 경우가 많다. 따라서 본 논문에서는 마스크 영영에서 침식, 팽창, 열기, 닫기 등을 활용하는 그레이 레벨 모폴로지를 이용한 에지검출 알고리즘을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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