현재 에지 검출은 여러 분야에서 사용되고 있으며, 대부분의 영상처리의 전처리 과정 및 영상처리에 있어서 필수불가결한 기술이다. 이에 따라 관련 연구가 끊임없이 진행되어 오고 있다. 이러한 에지는 영상의 물체에 대한 크기, 방향, 위치 등의 중요한 영상 요소를 가지고 있다. 이를 검출하기 위한 여러 방법들이 제안되어 왔으며, 그 중 대표적인 방법은 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian, LoG(Laplacian of Gaussian) 등이 있다. 그러나 이러한 기존의 방법들은 복합잡음이 첨가된 영상에서 에지 검출 특성이 미흡하다. 따라서 본 연구에서는 국부 마스크의 크기와 위치에 따라 요소에 대한 중앙값 및 평균값을 이용한 에지 검출 방법을 제안하였다.
현대 사회는 4차 산업 혁명과 IoT 기술 등의 발전으로 영상 처리 분야의 활용이 급증하고 있다. 특히, 에지 검출은 이미지 분류, 객체 검출 등 영상 처리 응용에서 필수적인 전처리 과정으로 여러 분야에서 널리 사용되고 있다. 에지를 검출하기 위한 기존의 방법에는 소벨 필터(Sobel edge detection filter), 로버츠 필터(Roberts edge detection filter), 프리윗 필터(Prewitt edge detection filter), LoG(Laplacian of Gaussian) 등이 있다. 하지만 기존의 방법들은 명암도가 낮은 저조도 환경에서 에지 검출 특성이 다소 미흡한 성능을 보인다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 저조도 환경에서도 에지 검출 특성을 높이기 위해 명암도 분석에 기반한 에지 검출 알고리즘을 제안한다.
에지 검출은 영상에 대하여 물체의 모양, 위치, 크기 및 재질 등과 같은 정보를 포함하고 있으며, 영상의 특징을 분석할 때 매우 중요한 요소이다. 기존의 에지 검출 방법에는 1차 미분을 이용한 소벨 필터(Sobel edge detection filter), 로버츠 필터(Roberts edge detection filter), 프리윗 필터(Prewitt edge detect ion filter) 등이 있으며, 2차 미분을 이용한 LoG(Laplacian of Gaussian) 등이 있다. 하지만 이러한 방법들은 전체 영상 영역에 대해 고정된 가중치 마스크를 적용하기 때문에 에지 검출 결과가 다소 미흡하다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 마스크 내의 중심 화소를 고려하여 에지 검출 특성을 높이는 에지 검출 알고리즘을 제안한다. 또한 제안한 에지 검출 성능을 확인하기 위하여 시뮬레이션 결과 영상을 통해 비교하였다.
본 논문에서는 기존의 에지 추출 알고리즘을 비교하여 알고리즘이 영상 처리 과정에 미치는 영향을 분석하였다. 기존의 에지 추출 알고리즘인 Sobel, Prewitt, Roberts 등을 비교 분석 한 뒤 1차 미분 조건에 2차 미분의 단점을 보완한 에지 추출 마스크 방식을 제안한다.
본 연구에서는 화상처리에 이용되는 차분오퍼레이터중 Sobel오퍼레이터를 이 용하여 성형품의 윤랑선유추출을 하여, 섬유배향각분포를 구하고, Prewitt 오퍼레이터 의 경우와 비교한다. 또 프레스성형시 발생하는 장섬유의 2차원배향상태를 파악하기 위하여 섬유배향함수에 미치는 명종 성형조건의 영향에 대한 결과를 보고한다.
본 논문에서는 에지 추출을 위하여 다양한 영상에 탄력적으로 적용되는 자동 임계치에 의한 에지 추출 방법을 제안한다. 자동 임계치는 Prewitt 연산자를 이용하여 얻어진 영상을 사용하여 구한다. 에지 추출(Edge Detection)은 영상처리에 있어 데이터의 양을 크게 줄일 수 있는 장점과 함께 각종 영상처리의 전처리로 이용되어지고 있는데 정확한 에지 추출은 영상을 이해하고 분석하는데 있어서 대단히 중요한 요소로 영상처리의 다양한 분야와 결합하여 이용되어 지고 있다. 본 논문에서 제안한 자동 임계치 알고리즘에 의한 에지 추출은 영상의 세세한 부분의 에지를 탐색하는데 효과적임을 알 수가 있었다.
영상에서 Edge는 영역의 경계를 표현하며. 특징으로는 픽셀 밝기의 불연속점을 나타낸다. 이러한 Edge를 찾아내는 Edge detection은 설러 가지 영상 처리 기법에서 유용하게 사용되고 있다. 현재까지 많은 알고리즘들이 제안되었으며. 이 논문에서는 이러한 알고리즘들에 대한 장단점을 파악하고, 미분 연산자를 이용한 Sobel, Prewitt. Roberts. Laplacian, 그리고 Canny 마스크를 이용한 윤곽선 검출방법과 Discrete Sing에ar Convolution (DSC) 알고리즘을 이용한 윤곽선 검출방법을 백색 가우시안 잡음 환경과 비 잡음 환경에서 비교해 보았다.
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.
영상에서 에지는 물체와 물체 사이 또는 배경과 물체 사이에 나타나는 밝기 변화가 급격한 부분이며, 대상의 크기, 위치, 방향, 질감 등의 특징 정보를 포함한다. 에지 검출은 이러한 영상 정보를 획득하는 기술이며, 에지를 검출하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대표적인 기존의 에지 검출 방법은 1차 미분 연산자를 이용한 Sobel, Prewitt, Roberts 및 2차 미분 연산자를 이용한 Laplacian 방법 등이 있다. 이러한 방법들은 salt and pepper 잡음에 훼손된 영상에서 에지 검출 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 국부 마스크의 잡음 밀도에 따라 처리 마스크 크기를 다르게 적용하는 변형된 마스크를 이용한 에지 검출 알고리즘을 제안하였다.
본 논문에서 에지를 검출하기 위해 개선된 에지 검출 방법들이 제안되었으며, 정확하고 빠른 검출을 위해서 임계값을 사용한 이진화 영상들이 실험에 사용되었다. 각 방법들의 실험적인 분석을 위해서 기존방법들과 개선된 방법들을 비교 분석하였다. 여기에서 기존방법들은 소벨, 로버트, 프리위트방법들이다. 그리고 개선된 방법들은 기존 방법들의 마스크 변위를 적용하였다. 개선된 방법들의 장점은 에지들의 침식이 많이 발생하지 않았고, 명확하게 에지를 검출할 수 있었다. 특히, 실험적인 분석을 위해서 의료영상에 그레이 영상을 사용하였고, 명확한 에지를 검출하기 위해서 결과영상에 대해서 임계값을 적용하였다. 각 방법들의 정량화 된 분석을 위해서 의료영상에 대해서 히스토그램을 적용하였다. 결론적으로, 기존 방법들과 개선된 방법들을 다수의 의료영상들의 분석적인 그래프에 적용시켜서 개선된 방법들의 장점을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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