에지는 물체의 크기, 방향, 위치 등의 정보를 포함한다. 이러한 에지를 검출하기 위한 기존의 에지검출 방법은 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian 연산자 등을 이용한 방법이다. 기존의 방법은 에지를 검출하기 위하여 고정된 가중치 마스크를 이용하며 에지 검출 특성이 다소 미흡하다. 따라서 이와 같은 기존의 방법의 단점을 보완하기 위하여, 본 논문에서는 표준편차 및 임계값에 따른 가중치를 이용한 에지 검출 알고리즘을 제안하였다.
일반적으로 배경과 물체의 경계 부분은 화소값이 급격히 변화하는 지점이며, 영상의 특징을 분석함에 있어서 중요한 요소이다. 이러한 경계 부분을 이용하여 영상 내에서 물체의 위치나 모양에 대한 정보를 검출하며, 이를 위한 많은 연구들이 이루어져 왔다. 기존의 방법들은 구현이 비교적 간단하며 처리 속도가 빠른 반면, 고정된 가중치가 모든 화소에 동일하게 적용되므로 에지 검출 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 영상에 따라 적응하는 에지 검출을 위하여 마스크의 영역 분할을 이용한 에지 검출 알고리즘을 제안하였으며, 제안한 알고리즘에 의한 처리 결과는 에지 영역에서 우수한 에지 검출 특성을 나타내었다.
에지를 검출하기 위한 기존의 방법에는 Sobel, Prewitt, LoG(Laplacian of Gaussian) 등이 있으며, 이러한 방법들은 AWGN(additive white Gaussian noise)이 첨가된 영상에서 에지 검출 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 기울기 및 거리 가중치 마스크가 적용된 변형된 계수 마스크를 이용한 에지 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 확인 및 검증하기 위하여, 표준편차 ${\sigma}$=15, 30의 AWGN이 첨가된 여러 표준 영상으로 기존의 방법과 비교 및 시뮬레이션하였으며, 처리된 영상에서 제안한 알고리즘은 에지 검출 특성이 우수하였다.
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 논문은 CMOS 에지 완료검출 신호를 이용하여 8bit 웨이브파이프라인 덧셈기를 설게하였다. 이 구조는 클럭이 필요 없이 동작한다. 에지감지후 신호완료를 검출하는 알고리즘회로는 센서회로와 래치로 구성되어있다. 제안하는 구조를 이용하여 8bit 덧셈기의 출력이 거의 같은 시간에 만들어 지도록 정렬된다. 시뮬레이션에서 0.35um CMOS 공정을 사용하여 3.3V 공급전압으로 1GHz 동작을 확인하였다.
Detection of left ventricular boundary for the functional analysis of LV(left ventricle) is obtained using automatic boundary detection algorithm based on dynamic program ming method. This scheme reduces the edge searching time and ensures connective edge detection, since it does not require general edge operator, edge thresholding and linking process of other edge detection methods. The left ventricular diastolic volume and systolic volume were computed after this automatic boundary detection, and these volume data were applied to analyze LV ejection fraction.
에지 검출은 여러 분야에서 다양한 용도로 적용되는 영상 처리 기술 중 하나이고, 대부분의 응용에서 필수적인 전처리 과정으로 사용된다. 기존의 에지 검출 방법들에는 고정 가중치 마스크를 이용한 Sobel, Prewitt, Roberts, LoG등이 있다. 기존의 에지 검출 방법들은 고정된 가중치 마스크를 영상에 적용하기 때문에 다소 에지 검출 특성이 미흡하게 나타난다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해, 중심 화소를 기준으로 한 십자 마스크와 중심화소의 주변 화소를 중심으로 상, 하, 좌, 우에 마스크를 적용하여 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해, 기존의 Sobel, Roberts, Prewitt, LoG 에지 검출 방법들과 비교하였다.
Edge detection is the first step and very important step in image analysis. We cast edge detection as a problem in cost minimization. This is achieved by the formulation of a cost function that evaluates the quality of edge configurations. The cost function can be used as a basis for comparing the performances of different detectors. This cost function is made of desirable characteristics of edges such as thickness, continuity, length, region dissimilarity. And we use a simulated annealing algorithm for minimum of cost function. Simulated annealing are a class of adaptive search techniques that have been intensively studied in recent years. We present five strategies for generating candidate states. Experimental results(building image and test image) which verify the usefulness of our simulated annealing approach to edge detection are better than other operator.
A new algorithm for gradual scene change detection in MPEG based frame sequences is proposed in this paper. The proposed algorithm is based on the fact that most of gradual curves can be characterized by variance distributions of edge information in the frame sequences. Average edge frame sequences are obtained by performing "sober" edge detection. Features are extracted by comparing variances with those of local blocks in the average edge frames. Those features are further processed by the opening operation to obtain smoothing variance curves. The lowest variance in the local frame sequences is chosen as a gradual detection point. Experimental results show that the proposed method provides 85% precision and 86% recall rate fur gradual scene changes.
This research features a method that quantitatively evaluates the performance of edge detection algorithms. Contrary to conventional methods that evaluate the performance of edge detection as a function of the amount of noise added to he input image, the proposed method is capable of assessing the performance of edge detection algorithms based on chosen parameters that influence the performance of edge detection. We have proposed a quantitative measure, called average performance index, that compares the average performance of different edge detection algorithms. We have applied the method to the commonly used edge detectors, Sobel, LOG(Laplacian of Gaussian), and Canny edge detectors for noisy images that contain straight line edges and curved line edges. Two kinds of noises i.e, Gaussian and impulse noises, are used. Experimental results show that our method of quantitatively evaluating the performance of edge detection algorithms can facilitate the selection of the optimal dge detection algorithm for a given task.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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