In this paper, we propose a method of edge detection for noisy image. The proposed method uses a progressive filter for noise reduction and a Sobel operator for edge detection. The progressive filter combines a median filter and a modified rational filter. The proposed method for noise reduction adjusts rational filter direction according to an edge in the image which is obtained by median filtering. Our method effectively attenuates the noise while preserving the image details. Edge detection is performed by a Sobel operator. This operator can be implemented by integer operation and is therefore relatively fast. Our proposed method not only preserves edge, but also reduces noise in uniform region. Thus, edge detection is well performed. Our proposed method could improve results using further developed Sobel operator. Experimental results show that our proposed method has better edge detection with correct positions than those by existing median and rational filtering methods for noisy image.
A new algorithm using a measure for edge detection from ultrasonic image is proposed. Ultrasonic image is blurred by pre-processing for removing speckle noises and precise edge placement is not clear. Because extracted edge from blurred image is thick, a measure utilizing the absolute difference of mean between two windows is used to thin the thickness of extracted edge in blurred image. The algorithm is effective to process blurred image due to the noise filtering that remove speckle noises. Results of the proposed algorithm using a measure show good edge detection performance comparing with other gradient edge operators.
본 논문에서는 에지 영상의 정보를 잃지 않으며 인접한 에지를 연결하는 에지 보정 알고리듬을 제안하였다. 제안된 에지 보정 알고리듬은 두 단계로 구성되어 있다. 첫 단계는 에지 영상을 반복적으로 융기시켜 융기 영상을 얻는 단계이며, 두 번째 단계는 골격선 추출 알고리듬을 이용하며 융기된 영상으로부터 에지 영상을 추출하는 단계로 이루어져 있다. 실험 결과는 제안된 방법이 다른 방법에 비해 원래의 에지 영상의 정보를 왜곡시키지 않으면서 인접한 에지를 잘 연결함을 보여준다.
에지검출은 영상처리와 컴퓨터비젼의 매우 중요한 연구분야이다. 그리고 일반적인 에지검출 연산자인 Robert, Sobel, Kirsh등의 연산자는 계단에지를 검출하는데는 적합하나 잡음에 매우 민감한 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 영상정보척도와 신경회로망을 이용한 잡음에 매우 강한 계단에지 검출방법을 제안한다. 계단에지의 명암도 분포의 차, 방향성, 연속성, 구조성 등의 계단에지의 기본적인 정보특성을 이용한 함수를 BP 신경회로망의 입력벡터로 구성한 결과 매우 위치가 정확한 계단에지를 얻을 수 있었다. 또한 실험 영상으로 장미 영상과 세포영상을 사용하여 매우 만족스런 실험 결과를 얻을 수 있었다.
MPEG-7 Visual Standard specifies a set of descriptors that can be used to measure similarity in images or video. Among them, the Edge Histogram Descriptor describes edge distribution with a histogram based on local edge distribution in an image. Since the Edge Histogram Descriptor recommended for the MPEG-7 standard represents only local edge distribution in the image, the matching performance for image retrieval may not be satisfactory. This paper proposes the use of global and semi-local edge histograms generated directly from the local histogram bins to increase the matching performance. Then, the global, semi-global, and local histograms of images are combined to measure the image similarity and are compared with the MPEG-7 descriptor of the local-only histogram. Since we exploit the absolute location of the edge in the image as well as its global composition, the proposed matching method can retrieve semantically similar images. Experiments on MPEG-7 test images show that the proposed method yields better retrieval performance by an amount of 0.04 in ANMRR, which shows a significant difference in visual inspection.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제3권6호
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pp.345-352
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2014
Edge detection considers the important technical details of digital image processing. Many edge detection operators already perform edge detection in digital color imaging. In this study, the edge of many real color images that represent the type of digital image was detected using a new operator in the least square approximation method, which is a type of numerical method. The Linear Fitting algorithm is computationally more expensive compared to the Canny, LoG, Sobel, Prewitt, HIS, Fuzzy, Parametric, Synthetic and Vector methods, and Robert' operators. The results showed that the new method can detect an edge in a digital color image with high efficiency compared to standard methods used for edge detection. In addition, the suggested operator is very useful for detecting the edge in a digital color image.
The edge preserving method is important for image storage and geometric transformation. In this paper, we propose a new edge preserving method using HOG-Guide filter for image segmentation. In our approach, we extract edge information using gradient histogram to set HOG guide line. Then, we use HOG guide line to smooth image. With two to four iterations of smoothing operations, we finally obtain desirable edge preserved image. Our experimental results showed good performances showing that our proposed method is better than other methods.
In this paper, we propose an efficient edge preserving smoothing filter for Infrared image that can reduce noise while preserving edge information. Infrared images suffer from low signal-to-noise ratio, low edge detail information and low contrast. So, detail enhancement and noise reduction play crucial roles in infrared image processing. We first apply a guided image filter as a local analysis. After the filtering process, we optimization globally using relativity of guided image filter. Our method outperforms the previous methods in removing the noise while preserving edge information and detail enhancement.
본 논문에서는 ultrasound image Right Parasagittal Liver에 edge detection을 적용한 후, 특징점 검출 알고리즘인 Scale Invarient Feature Transfom(SIFT)를 이용하여 특징점의 위치를 살펴보도록 한다. edge detection 알고리즘으로는 Canny edge detection과 Prewitt edge detection을 적용하기로 한다.
In this paper, a set of TM(template matching) mask using the AM(associative mapping) technique was generated and the edge detection algorithm for a SAR image was proposed. And also, the performance of the proposed edge detection algorithm was tested with the conventional edge detection techniques. The proposed edge detection algorithm created an edge image which was more accurate and clear than the conventional edge detection techniques and the performance of the proposed detection technique was not deteriorated for low intensity area in the image because the uncertainly thresholded value genetated by the conventional detection methods was requested. Also, the number of masks and the detection time were reduced by adjusting resolution of edge detection and the consideration for the threshold value extracting the edge was very intuitive.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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