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NTIS 바로가기대한임베디드공학회논문지 = IEMEK Journal of embedded systems and applications, v.12 no.6, 2017년, pp.395 - 403
전용태 (Sunmoon University) , 이현 (Sunmoon University) , 최재성 (Sunmoon University)
Image processing for object detection and identification has been studied for supply chain management application with various approaches. Among them, feature pointed detection algorithm is used to track an object or to recognize a position in automated supply chain systems and a depth image based f...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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가우시안 필터란 무엇인가? | 가우시안 필터 (Gaussian filter)란 가우시안 분포를 영상에 적용시킨 것을 말하며, 정규분포 또는 확률분포에 의해 생성된 노이즈를 제거하기 위해 사용된다. 가우시안 필터의 특징으로는 중앙에 위치한 화소와 먼 거리에 있는 이웃 화소 값들을 가중치를 통해 감소시키고 가중한 이웃의 평균값으로 대치하는 특징을 가진다 [16]. | |
단순 블러링만 사용할 경우 윤곽선이 흐려지고 특징점을 검출하는 데 문제점이 생기는 이유는 무엇인가? | 이를 제거하기 위해 이웃한 픽셀의 명도값을 사용하여 손실된 영상의 홀부분을 복원할 수 있다. 그러나 단순 블러링만 사용했을 경우 원본 영상이 전체적으로 뭉개지는 현상이 발생하기 때문에 물체의 윤곽선이 흐려지고 특징점을 검출하는데 문제점이 생긴다. 이를 개선하기 위해 홀이 생긴 특정 부분만 블러링을 적용시키는 기법도 존재한다. | |
필터링 기법을 통해 노이즈를 최소화 시켜야 하는 이유는 무엇인가? | 대표적으로 FAST, SIFT, AGAST, SURF, BRIEF 등이 있으며, 특징점을 검출하기위해 입력영상에서 노이즈가 없어야 하는 조건이 있다[11-15]. 노이즈가 있는 영상에서 특징점을 검출하는 것은 가능하지만 특징점의 정확도가 현저히 떨어진다. 그렇기 때문에 필터링 기법을 통해 노이즈를 최소화 시켜야 한다. |
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