$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

AWGN에 훼손된 영상에서 2-D 웨이브렛 함수를 이용한 라인-에지 검출
Line-edge Detection using 2-D Wavelet Function in Degraded Image by AWGN 원문보기

한국해양정보통신학회논문지 = The journal of the Korea Institute of Maritime Information & Communication Sciences, v.8 no.3, 2004년, pp.748 - 753  

배상범 (부경대학교 공과대학 제어계측공학과) ,  김남호 (부경대학교 공과대학 제어계측공학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

에지는 영상에서 위치와 모양 등에 대한 다양한 정보를 포함하고 있다. 그러므로, 이러한 에지를 검출하기 위한 많은 연구가 이루어져 왔으며, 초기에 사용한 에지 검출 연산자는 인접한 화소를 조사하고, 각 화소들 사이에 대한 관계를 이용하는 것이었다. 그러나, 이러한 방법들은 노이즈가 존재하는 영상에서는 우수한 성능을 나타내지 못하며, 선택적인 에지 검출이 불가능하다. 따라서, 본 논문에서는 라인 폭에 의존하지 않는 웨이브렛 함수를 사용하여, AWGN에 훼손된 영상으로부터 라인-에지 성분을 검출하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Edge includes variety of information about image's location and shape etc. So a lot of researches for detecting those edges have been continuing even now and at the early stage of the research, edge detection operators searched neighborhood pixels and used relation among pixels. However, these metho...

주제어

#edge   #wavelet transform   #AWGN  

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 그리고, 라인-에지는 영상의 밝기가 급격히 변화하는 일정한 폭 이하의 불연속 점이다. 따라서, 이러 한라인-에지를 검출하기 위하여 다양한 곡선들이 웨이브렛 변환에 의해 동일한 간격 상에서 국부 최대값을 갖도록 하였다.
  • 본 논문에서는 AWGN에 훼손된 영상에서, 다양한 폭의 곡선들이 웨이브렛 변환에 의해 동일한 간격 상에 국부 최대값이 위치하도록 하였다.
  • 본 논문에서는 라인 폭에 의존하지 않는 웨이브렛 함수를 이용하여, AWGN에 훼손된 영상에서 라인-에지를 검출하였다. 그리고, 이러한 검출과정에서 웨이브렛 변환에 의한 angle 방향과 modulus 정보를 사용하였다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (8)

  1. R. Nevatia, 'Evaluation of simplified Hueck-el edge-line detector', Comput., Graph., Image Process., vol. 6, no. 6, pp. 582-588, 1977 

    상세보기 crossref

  2. Mallat, S., Hwang, W. L., 'Singularity detec-tion and processing with wavelets', IEEE Trans. Inform. Theory, vol. 38, pp. 617-643, Mar. 1992 

    상세보기 crossref

  3. Mallat, S., Zhong, S., 'Characterization of signals from multiscale edges', IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell. vol. 14, pp. 710-732, July 1992 

    상세보기 crossref

  4. Rafael C. Gonzalez and Richard E. Woods, Digital Image Processing, Addison Wesley, 1993 

  5. David L. Donoho, 'Denoising by soft- thre-sholding', IEEE Transactions on Information Theory, vol. 41, 1995 

  6. Jun-Wei Hsieh, Hong-Vuan Mark Liao, Min-g-Tat Ko and Kuo-Chin Fan, 'A new wavelet-based edge detector via constrainedoptimization', Image and Vision Computing, vol. 15, ISS. 7, PP. 511-527, 1997 

    상세보기 crossref

  7. 배상범, 김남호, '절단된 계수 벡터를 사용한웨이브렛의 힐버트 변환쌍에 관한 연구', 한국해양정보통신학회논문지, 제7권 제5호, pp.1096-1100, 2003 

  8. 배상범, 김남호, '임펄스 노이즈 환경에서 웨이브렛을 이용한 노이즈 제거 방법에 관한 연구', 한국해양정보통신학회논문지, 제6권 제4호, pp. 513-518, 2002 

    원문보기 상세보기

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로