[논문]Using mean shift and self adaptive Canny algorithm enhance edge detection effect

Lei, Wang; Shin, Seong-Yoon; Rhee, Yang-Won

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[국내논문] Using mean shift and self adaptive Canny algorithm enhance edge detection effect
Mean Shift 알고리즘과 Canny 알고리즘을 이용한 에지 검출 향상 원문보기

한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권 2호, 2009 Jan. 08, 2009년, pp.207 - 210

Lei, Wang (Dept. of Computer Information Engineering, Kunsan National University) , Shin, Seong-Yoon (Dept. of Computer Information Engineering, Kunsan National University) , Rhee, Yang-Won (Dept. of Computer Information Engineering, Kunsan National University)

Abstract ▼ AI-Helper

Edge detection is an important process in low level image processing. But many proposed methods for edge detection are not very robust to the image noise and are not flexible for different images. To solve the both problems, an algorithm is proposed which eliminate the noise by mean shift algorithm in advance, and then adaptively determine the double thresholds based on gradient histogram and minimum interclass variance, With this algorithm, it can fade out almost all the sensitive noise and calculate the both thresholds for different images without necessity to setup any parameter artificially, and choose edge pixels by fuzzy algorithm.

AI 본문요약
AI-Helper

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

이론/모형

images. Inspirited by the Otsu's method [6]. adopt the improved approach which based on gradient amplitude histogram and interclass variance to make out the both thresholds and then undertake non~maxima suppression to select the proper points accomplish edge detection finally.

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

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