• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.210-216
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• 2014

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.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.135-140
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• 2014

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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.2982-2988
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• 2014

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.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.675-678
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• 2000

This paper presents a parametric line equation on the log-polar mapped plane to detect the straight lines in an original image. The log-polar edge image used in Hough transform is constructed by combining the edge images of both fovea and periphery. The foveal edge image detected by a Sobel mask on the Cartesian plane is transformed to the log-polar plane by forward mapping but the edge detection of the peripheral region is obtained by directly applying the newly developed mask to the log-polar plane. This paper also proposes a analytic method then determining a border between the fovea and the periphery regions.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.119-125
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• 2004

방향 성분은 소벨(sobel)과 FFT 방법 등을 주로 사용한다. 소벨을 이용한 방법은 소벨 마스크의 복잡한 처리 과정과 대표 방향 성분을 추출하고자 할 때 픽셀별로 단위 벡터를 만들어 누적시킬 경우 낮은 대비 영상이나 높은 대비 영상이나 같은 값이 나오므로 기울기 크기를 누적할 수 없어 대표 방향을 설정하기 어렵다. FFT를 변환을 이용한 방법은 융선이 정확한 방향 성분을 가지는 경우에만 방향성 추출이 가능하며 별도의 방향 필터를 사용해야 한다. 본 논문에서는 위의 단점을 보완하기 위하여 이진화 된 영상을 세선화 한 후 픽셀 단위로 방향 성분을 추출하며, 8${\times}$8 픽셀크기의 블록 내에 존재하는 픽셀이 가지는 방향 성분 중 가장 많은 방향 성분을 융선의 대표 방향으로 추출하는 새로운 방법을 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.1865-1870
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• 2011

본 논문에서는 비파괴 검사를 통하여 얻어진 항공 갑판 영상에서, 조직의 결함의 정도를 자동으로 검출하는 방법을 제안한다. 먼저 비파괴 검사를 통하여 얻어진 항공 갑판 영상에서 감마상관 변환과 7${\times}$7 소벨 마스크와 13${\times}$13 소벨 마스크를 각각 적용하여 윤곽선을 추출하고 추출된 윤곽선 영역을 평활화와 평균 이진화 기법을 적용하여 영상을 보정한다. 마지막으로 보정된 영상에서 침식 연산과 팽창 연산을 이용하여 잡음을 제거한 후, 라벨링 기법을 적용하여 항공 갑판의 결함 영역을 추출한다. 실험 결과에서, 항공 갑판에서 결함을 추출하는데 기존의 방법보다 효과적인 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.167-170
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• 2010

본 논문에서는 프로젝션 함수와 허프 변환을 이용하여 영상에서 눈동자를 찾는 방법을 제안한다. 먼저, 영상으로부터 얼굴영역을 추출한 다음, 눈썹과 눈동자의 밝기변화의 특징을 이용할 수 있는 integral projection function과 variance projection function을 사용하여 눈 영역을 검출한다. 검출된 눈 영역에서 눈동자 중심좌표를 구하기 위해 원형 허프 변환을 이용한다. 원형 허프 변환에 사용된 좌표는 sobel edge mask를 사용하여 구한다. FERET database의 정면 얼굴 영상을 이용하여 제안된 방법으로 실험한 결과 만족할 만한 결과가 나왔다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.267-269
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• 2015

현대 사회에서 영상은 멀티 디바이스 등에서 가장 효과적은 정보를 제공하며, 에지는 이러한 영상에서 중요한 특징 정보를 포함한다. 이와 같은 에지는 여러 응용분야에서 필수적인 전처리 과정으로 사용되며 우수환 에지 검출을 위해, 많은 연구가 진행되고 있다. 일반적으로 널리 알려진 Sobel, Roberts 방법들은 구현이 간단한 반면, 처리 결과가 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 이러한 기존의 방법들의 문제점을 보완하기 위해, 세분화된 마스크의 영역 평균을 이용한 에지 검출 알고리즘을 제안하였으며, 이를 기존의 방법들과 비교하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권11호
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• pp.281-288
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• 2014

본 논문에서는 복잡한 영상에서의 윤곽선 검출을 기존의 방법보다 더 명확하고 효율적으로 나타내기 위해서 K-means 군집화를 이용하였다. 제안하는 방법에는 세 가지 단계를 거친다. 첫 번째는 명암분포를 균일하게 하기 위하여 히스토그램 평활화를 사용한다. 두 번째는 거리에 기반을 둔 클러스터링 기법으로 기준점에서 가까운 곳의 데이터들을 하나의 군집으로 묶는 K-means 군집화를 사용하고 마지막으로 에지검출의 가장 대표적인 1차 미분 연산자인 소벨 마스크를 사용하여 윤곽선을 검출한다. 따라서 기존에 있던 윤곽선 검출보다 더 나은 결과로 명확하게 윤곽선을 검출 할 수 있음을 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.921-923
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• 2015

영상에서 에지는 물체의 크기, 방향, 위치 등의 정보를 포함한다. 이러한 에지를 검출하기 위한 기존의 에지 검출 방법은 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian 등을 이용한 방법이다. 이러한 기존의 방법은 에지 검출하기 위하여 고정된 가중치 마스크를 이용하며 에지 검출 특성이 다소 미흡하다. 따라서 이와 같은 기존의 방법의 문제점을 보완하기 위하여, 본 논문에서는 국부 마스크의 화소 분포에 따라 그레이 레벨 변환 함수를 적용하여 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다.