• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.215-218
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• 2002

The edges of an image hold much of the information in that image. The edges tell where objects are, their shape and size, and something about their texture. An edge is where the intensity of an image moves from a low value to a high value. We introduce the edge detection using the differential operator with Sobel operator and describe a nonparametric Wilcoxon test based on statistical hypothesis testing for the detection of edges. This paper proposes an efficient edge detection using Van der Waerden's statistic in original and noisy images. We use the threshold determined by specifying significance level a and an edge-height parameter. Comparison with our statistical test and Sobel operator shows that Van der Waerden method perform more effectively in both noisy and noise-free images.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.17-26
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• 2005

본 논문에서는 통계학의 선형순위통계량(linear rank statistics)에 기초한 3가지 비모수 검정법 즉. Wilcoxon 검정법, Median 검정법 그리고 Van der Waerden 검정법을 이용하여 에지를 검출하고자 한다. 5$\times$5 윈도우상에서 중심픽셀의 에지여부는 에지-높이 모수(edge-height parameter)를 사용한 모형 하에서 두 영역간의 유의한 차이가 있는지를 검정함으로서 결정한다. 영상실험에서 통계적 방법들 간의 에지검출 성능은 에지맵(edge map)을 통한 정성적인 비교와 객관적인 척도 하에서 정량적인 비교를 통하여 분석하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.9-15
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• 2006

본 논문에서는 잡음영상에서 효과적인 에지검출을 위해 이표본 위치문제(two-sample location Problem)에서 잘 알려진 선형 순위 검정법(linear raft test)인 Wilcoxon 검정법, Median 검정법 그리고 Van der Waerden 검정법을 적용하고자 한다. 에지 존재 유무는 에지-높이 모수(edge-height parameter)를 사용한 모형 하에서 인접한 두 개의 근방영역간의 평균 차이를 검정함으로서 통계적으로 결정한다. 여기서 근방영역의 크기와 형태는 에지검출을 위한 계산 속도와 에지방향을 고려하여 적응성 있게(adaptively) 결정하였다. 통계적 방법들의 에지검출 성능을 평가하기 위해 자연영상(natural images)과 인조영상(synthetic images) 그리고 잡음이 추가된 영상에 대해 실험을 실시하고 비교 분석하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권3호
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• pp.147-153
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• 2004

본 논문에서는 원영상과 잡음영상에서 Waerden 통계량을 이용하여 효율적인 에지 검출을 제안한다. 에지는 영상의 밝기값이 낮은 값에서 높은 값으로 또는 높은 값에서 낮은 값으로 급격히 변하는 경계에 존재한다. 통계적 에지 검출 방법으로 통계가설 검정인 비모수 Wilcoxon 검정과 모수 T검정을 설명한다. 특정한 유의수준 α 에 의해 결정되어 지는 임계값을 사용하며, 반면 Bovik, Huang 과 Munson 은 임계값에 대한 검정 통계량의 가능한 범위를 생각한다. 에지 검출의 실험 결과로부터 T와 Wilcoxon 방법은 잡음 영상에 민감하게 반응하는데 반하여 제안한 Waerden 방법은 유의수준 α=0.0005 에서 잡음영상과 잡음이 없는 영상 모두에서 로버스트 하다. 통계적인 검정 방법들과 Sobel, LoG, Canny연산자를 이용한 에지검출 방법을 비교해보면, Waerden 방법이 잡음 영상과 잡음 없는 영상 모두에 훨씬 더 효율적으로 에지를 검출한다.