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캐니 에지 검출을 이용한 해삼의 특징점 추출
Feature Point Extraction of Sea Cucumbers using Canny Edge Detection 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.13 no.6, 2018년, pp.1281 - 1286  

이건익 (경동대학교 정보보안학과) ,  우영배 (경동대학교 해양심층수학과) ,  민준식 (경동대학교 컴퓨터공학과) ,  최철재 (경동대학교 정보보안학과)

초록
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세계적으로 1500 종 이상이 분포하고 있는 해삼은 오랫동안 여러 나라에서 중요한 수산 자원으로 취급되어져 왔고 개체군 보존관리 보호종에 속하는 고부가가치 품종이다. 해삼에 관한 연구는 음식과 추출물의 효능에 관한 것이 대부분이며, 아직까지 해삼 특징 식별에 대한 연구는 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구는 고부가가치 품종인 해삼을 대량으로 포획하기 위하여 해삼의 특징점 추출을 위한 경계 검출 알고리즘을 제안하였으며 향후 해삼 인식 프로그램에 많은 도움이 되리라 생각한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The sea cucumber, which is distributed over 1,500 species worldwide, is a highly value-added variety that has been considered an important source of marine resources in many countries for a long period of time. Most of the research on sea cucumbers involves the effectiveness of food and its extracti...

주제어

#해삼   #캐니 에지 검출   #특징   #추출  

표/그림 (8)

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 바다 속의 해삼을 인식하는 프로그램으로 해삼의 특징점을 추출하기 위한 캐니 에지 검출을 이용한 경계 검출을 제안하였다. 경계 검출 대상은 고부가가치 상품인 바다 속 다양한 해삼 중에서 돌기해삼만을 이용하여 경계 검출을 하였다.
  • 실제 영상은 수중 속 배경이 다양하여 개체의 위치와 배경에 따라 경계를 검출하기가 매우 어렵다. 본 논문은 수중 배경의 해삼 영상을 대상으로 경계 검출실험을 하였다. 1단계로 RGB 컬러 영상을 YUV 컬러영상으로 변환하였다.
  • 고부가가치 품종인 해삼은 지속적으로 연구되어 왔으나 해삼을 이용한 음식이나 추출물 또는 건조물을 통한 건강에 대한 효능이 주를 이루며 아직 해삼 인식에 대한 연구는 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구는 고부가가치 품종인 해삼을 대량으로 포획하기 위하여 특징점 추출[3-4]을 위한 경계 검출 알고리즘을 제안한다.

가설 설정

  • YUV 컬러 모델의 장점은 RGB컬러 모델보다 빛에 둔감하다. 4:2:2 YUV 컬러모델은 두 픽셀의 U와 V값이 같고 Y성분만이 다른 색 형식이다. 따라서 RGB 컬러모델보다 데이터량이 적은 것도 장점이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
돌기해삼은 우리나라 어디에 서식하고 있는가? 한국에는 참해삼인 돌기해삼(Strichopus japonicus)을 포함하여 총 4목 10과 29종이 서식하고 있다. 돌기해삼은 우리나라에 서식하는 해삼류 중 가장 대표적인 종으로 전 연안에 서식하고 있으며 우리나라에서 생산되는 해삼의 대부분을 차지하고 있다. 해삼은 먹이와 서식처에 따라 표피의 색이 달라져 색깔에 따라 홍해삼, 청해삼, 흑해삼, 해파리해삼 등으로 구분해서 불리며, 이 중 청해삼이 대부분을 차지하고 있다
해삼이란? 해삼(Apostichopus japonicus, Selenka)은 위도 35∘N에서 44∘N의 아시아 연안에 주로 분포하며, 외해수의 영향을 받는 한국의 전 연안에 서식하는 수산 무척추 동물이다[1]. 인도양과 서태평양 지역에 위치한 말레이시아, 필리핀, 일본, 한국, 중국 등 여러 나라에서 해삼은 중요한 식품으로 여겨지며, 세계적으로 1500종 이상이 분포하고 있으며, 해삼은 한국을 비롯하여 중국, 일본 등에서 전통적으로 중요한 수산 자원으로취급되어져 왔으며, 개체군 보존 관리 보호종에 속하는 고부가가치 품종이다.
RGB 컬러모델과 비교했을 때 YUV 컬러 모델의 장점은? 4:2:2 YUV 컬러모델은 두 픽셀의 U와 V값이 같고 Y성분만이 다른 색 형식이다. 따라서 RGB 컬러모델보다 데이터량이 적은 것도 장점이다. YUV 컬러모델은 CD-I와 DVI(Digital Video Interactive)에서도 사용된다.
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참고문헌 (11)

  1. M. Oh, I. Kwon, and T. Kim, "Biological performance evaluation of tubular subsurface cage system for sea cucumber, Apostichopus japonicus, grow-out by in-situ tests," J. of the Korean Society of Fisheries Technology, vol. 50, no. 2, 2012, pp. 202-213. 

  2. S. Kang, J. Kang, W. Jung, S. Jin, B. Choi, and J. Han, Sea cucumber aquaculture technology. Seoul: Aquainfo(Co), 2012. 

  3. Y. Choi, Y. Woo, J. Uh, C. Choi, and H. Yoon, "Suitability Selection on Habitable Environments of Corbicula Japonica in the Songji Lagoon," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 10, no. 9, 2015, pp. 965-972. 

  4. Y. Jeon, Y. Woo, J. Min, and C. Choi, "Feature Point Extraction of Sea Urchin using Adaptive Edge Detection," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 12, no. 1, 2017, pp. 173-180. 

  5. J. Won, "A study on the classification and the distribution of the Korean holothurians," Master's thesis, Ewha Womans University of Korea, 1992. 

  6. J. Jeon, Digital image processing. Seoul: jungiksa, 2005. 

  7. Y. Jeon, "ELRSR(Edge Linking &. Restoration for Starfish Recognition) System to Capture Starfish by an Underwater Robot," Doctor's Thesis, Kwandong University, 2008. 

  8. G. Bang, "Traffic Sign Recognition Using Color Information and Neural Network with Multi-layer Perceptron," Doctor's Thesis, Chonnam National University, 2008. 

  9. H. Lee, "Dynamic Adaptive Binarization Method Based on Fuzzy Logic for Reducing Information Loss," Doctor's Thesis, Pusan National University, 2016. 

  10. D. Kim, H. Jung, H. Cho, and E. Cha "An Effective Binarization Method for Character Image," J. of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 10, no. 10, 2006, pp. 1877-1884. 

  11. S. Kwon and N. Kim, "Noise Removal using Canny Edge Detection in AWGN Environments," J. of Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 21, no. 8, 2017, pp. 1540-1546. 

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