영상 인식을 위한 학습 데이터 구성 단계에서 에지는 물체의 크기, 방향 등의 정보를 포함하고 있어 영상의 특징으로 사용한다. 본 논문에서는 얼굴 인식을 위하여 소벨 마스크를 사용하여 원영상과 압축영상 그리고 에지영상간의 학습에 따른 인식 정도를 파악하고자 한다. 실험결과, 원영상 그대로 인식하는 것보다 에지 영상에 의한 학습 속도에 차이가 있음을 알 수 있었다.
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.
본 논문에서는 로그폴라 (log-polar) 영상 평면에서의 Hough 변환을 위하여, 잘 알려진 unboundedness 문제를 해결하는 새로운 폴라 형태의 로그 직선 (log line) 매개변수 방정식을 제안한다. 직각 좌표상의 영상으로부터 로그폴라 영상을 생성하기 위하여, 황반부와 주변 영역으로 분리되는 Bolduc의 방법을 이용한다. 그리고 Hough 변환의 입력으로 이용되는 로그폴라 에지 영상은 Sobel 연산자로부터 추출되는 황반부 에지 영상과 본 논문에서 제안하는 공간변형 가중치가 고려된 새로운 그래디언트 연산자가 적용되어 추출되는 주변 영역을 결합하여 생성한다. 그런데 LPM (log-polar mapping; LPM)의 고유한 특성인 비선형 표본화로 인하여 시선고착점으로부터 멀리 떨어진 주변 영역에 포함되는 로그 직선들을 구성하는 화소들은 매우 산재되어 분포된다. 이러한 로그 직선들을 효과적으로 검출하기 위하여 Hough 누적 셀의 값이 공간변형 가중치가 고려되어 계산되도록 한다. 본 논문에서 제안하는 방법이 황반부와 주변 영역을 동시에 지나는 직선들뿐만 아니라 시선고착점으로부터 멀리 떨어진 주변 영역에 존재하는 직선들도 검출될 수 있음을 실험을 통하여 확인한다.
본 논문은 에지 방향 벡터(edge direction vector, EDV)가 이용된 새로운 디인터레이싱 알고리듬을 제안한다. 제안하는 필터는 움직임이나 장면 전환이 많은 영역에서 높은 효율을 보이는 알고리듬이다. EDV는 소벨 마스크가 이용된 에지 맵을 통과하면서 계산되는데, 에지 방향을 정교하게 구하는데 이용된다. 제안된 EDV에 기반한 디인터레이싱 방식은 먼저 다섯 개의 방향, 즉 $26.5^{\circ}$, $45^{\circ}$, $90^{\circ}$, $135^{\circ}$, 그 리고 $153.5^{\circ}$ 위에 있는 픽셀 사이 밝기 차이를 조사한다. 그 차이값들은 소벨 마스크를 거치면서 에지 방향의 각도와 확신도 값을 반환한다. 에지 방향 각도와 확신도 파라미터에 기반하여 최종 보간 방식이 정해진다. 제안하는 방식은 기존 방식보다 안정적이고 에지의 방향을 더욱 정교하게 찾는다는 특징이 있다. 실험결과 제안한 방식은 주관적 화질 뿐만 아니라 객관적인 성능도 우수함을 알 수 있다.
디지털 영상을 처리하는 기술이 발전함에 따라 영상에서 에지는 물체 인식 및 물체 검출 등 여러분야에서 널리 활용되고 있다. 에지를 검출하는 기존의 방법에는 Sobel, Roberts 등의 고정 가중치 마스크를 이용하는 방법들이 대부분이다. 이와 같은 기존의 방법들은 구현이 간단한 장점이 있는 반면 다소 에지 검출 특성이 미흡하다. 따라서 이와 같은 기존의 에지 검출 방법들이 갖는 문제점을 보완하고, 우수한 에지 검출을 얻기 위해 변형된 모폴로지를 이용한 알고리즘을 제안하였으며, 기존의 방법들과 비교하기 위해 시뮬레이션하였다.
에지는 영상에서 물체의 인식, 검출 등의 여러 분야에서 영상을 간략화하기 위해 전처리 과정으로서 널리 활용되고 있다. 일반적으로 널리 알려진 에지 검출 방법에는 Sobel, Roberts, Laplacian 등이 있으며, 이러한 기존의 방법들은 구현이 간단한 장점을 가지나, 고정 가중치 마스크를 이용하기 때문에 다소 미흡한 결과를 나타낸다. 따라서 기존의 에지 검출 방법의 문제점을 보완하고 우수한 에지 검출 특성을 얻기 위해 화소 분포를 고려한 에지 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 기존의 방법과 시뮬레이션하였다.
영상매체가 여러 방면에서 발전함에 따라 영상처리의 중요성이 높아지고 있다. 영상처리 분야 중 에지검출은 물체 인식, 물체 분할, 의료 및 산업 전반적인 분야 등에서 많이 활용되고 있다. 에지는 영상에서 중요한 요소인 크기, 방향, 위치 등의 정보를 포함하고 있다. 에지를 검출하기 위한 기존의 방법에는 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian 등의 방법이 있으며, 기존의 방법들은 AWGN(Additive White Gaussian Noise)에 훼손된 영상에서 에지검출 특성이 저하된다. 따라서 본 연구는 AWGN에 훼손된 영상에서 우수한 에지검출 특성을 갖는 변형된 가중치 벡터를 이용한 알고리즘을 제안하였다.
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.
지문이미지에서 특징점 추출 및 매칭을 위해서 지문영역과 배경을 분리 하여야 한다. 지문영역과 배경을 분리하기 위해서 Sobel 마스크를 이용해 x축 y축의 자기의 편차와 분산을 계산해서 문턱치보다 적은 값을 분리하게 된다. 하지만 이러한 방법만으로는 지문영역과 배경이 두 영역으로 정확히 분리되기 어려우며, 이러한 결과는 지문인식에 영향을 주게 된다. 본 논문에서는 지문 이미지에서 배경을 효율적으로 분리하기 위해 RLC(Run Length Connectivity)를 이용하는 방법을 제시하였다. 제시된 방법은 지문 이미지의 분산을 계산하고 문턱치를 적용하여 이진 이미지를 구한다. 이 이진 이미지는 일반적으로 여러 개의 영역으로 분할된다. RLC를 고려하여 run이 작은 영역부터 차례로 반전 시켜서 최종적으로 2개의 영역으로 분리되는 이진 이미지를 구하게 된다. 또한, 실험을 통하여 제시된 알고리즘이 지문이미지에서 효율적으로 적용되어짐을 보인다.
조명 및 반사광의 성질에 의해 블러링이 발생하고 이런 영상을 인식하는 경우 정확한 에지 검출이 어렵게 된다. 본 논문에서는 블러링된 영상에서 에지를 최적으로 검출하기 위해 일정하게 에지를 검출할 수 있는 가우시안 함수와 2차 미분 함수를 합성한 새로운 하이브리드 함수를 제안하고 실제 영상과 컨볼루션 한 후 함수의 local scale 계수 $\sigma$ 값을 변화시키면서, Canny 알고리즘의 방향성 에지 검출방법을 적용하여 에지를 검출하였다. 그 결과 Sobel, Robert, Canny 에지 검출방법보다 0.2~14㏈ 정도의 에지 검출특성이 개선됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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