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문제 정의
- 에지는 영상 안에 있는 객체의 경계를 가리키는 것으로써, 모양, 방향성을 탐지할수 있는 여러 가지 중요한 정보가 들어있어서 영상 인식 분야에서 인식 기술적인 측면에서 간단하고 유용한 방법으로 널리 쓰여 지고 있다. 본 논문에서는 1차 미분 조건에 2차 미분의 단점을 보완한 새로운 에지 추출 마스크 방식을 제안하였다. 본 논문의 구성은 다음과 같다.
- 본 논문에서는 1차 미분을 이용하여 얻은 에지의 장점과 2차 미분을 이용해 얻은 에지 성분의 장점을 합쳐 2차 미분 연산자는 노이즈에 매우 민감하다는 단점을 없앤 에지 추출 알고리즘을 구현했다. 그리고 Step Edge에 대해 1차 미분 연산자와 2차 미분 연산자를 이용해 에지 성분을 추출한다.
- 본 논문에서는 기존의 에지 추출 알고리즘을 비교 분석하여 1차 미분 방식과 2차 미분 방식의 장단점을 보완한 에지 추출 방법을 구현하였다. 제안한 방식으로 추출한 에지 결과 영상은 그림 9처럼 시각적으로 좋은 성능을 보였지만, 기존의 이론에 비해 구하는 관계가 복잡하고 계산 시간이 길었다.
- 제안한 방식으로 추출한 에지 결과 영상은 그림 9처럼 시각적으로 좋은 성능을 보였지만, 기존의 이론에 비해 구하는 관계가 복잡하고 계산 시간이 길었다. 향후, 에지 추출 시간을 단축시키며, 영상의 특성을 고려한 에지 추출 알고리즘을 개발하는 것을 목표로 한다.
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