현대사회는 디지털 정보화시대로 변화하고 있으며, 이로 인해 다양한 영상들의 이용이 증가하고 있다. 이러한 영상을 처리하기 위하여, 다양한 디지털 영상 처리 기법이 이용되고 있다. 그 중 에지검출 기법은 물체 인식, 차선 검출 등 여러 응용 분야에 활용되고 있다. 기존의 에지 검출 기법은 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian 등이 있다. 하지만 이러한 기존의 방법들로 처리한 영상들은 영상을 주변 화소의 변화정도와 관계없이 동일하게 영상을 처리하기 때문에, 에지 검출 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 연구에서는 기존의 방법들의 단점을 개선하기 위하여, 변형된 확장 마스크를 이용한 에지 검출 알고리즘을 제안하였다.
현대사회는 디지털 정보화시대로 변화하고 있으며, 이로 인해 다양한 영상들의 이용이 증가하고 있다. 이러한 영상을 처리하기 위하여, 다양한 디지털 영상 처리 기법이 이용되고 있다. 그 중 에지검출 기법은 물체 인식, 차선 검출 등 여러 응용 분야에 활용되고 있다. 기존의 에지 검출 기법은 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian 등이 있다. 하지만 이러한 기존의 방법들로 처리한 영상들은 영상을 주변 화소의 변화정도와 관계없이 동일하게 영상을 처리하기 때문에, 에지 검출 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 연구에서는 기존의 방법들의 단점을 개선하기 위하여, 변형된 확장 마스크를 이용한 에지 검출 알고리즘을 제안하였다.
Contemporary society has evolved in the digital information age. Because of this, use of various digital images has been increased. To process these images, various digital image processing methods are used. Edge detection methods, one of those, are utilized to various areas of application such as o...
Contemporary society has evolved in the digital information age. Because of this, use of various digital images has been increased. To process these images, various digital image processing methods are used. Edge detection methods, one of those, are utilized to various areas of application such as object recognition, line detection. To detect edge, there are many methods such as Sobel, Prewitt, Laplacian. Because images which are dealt with existing methods are processed in same methods regardless the distribution of gray-level in image, edge detection property is insufficient. Therefore, In this study, to improve shortcomings of existing methods an algorithm using modified expansion mask is proposed.
Contemporary society has evolved in the digital information age. Because of this, use of various digital images has been increased. To process these images, various digital image processing methods are used. Edge detection methods, one of those, are utilized to various areas of application such as object recognition, line detection. To detect edge, there are many methods such as Sobel, Prewitt, Laplacian. Because images which are dealt with existing methods are processed in same methods regardless the distribution of gray-level in image, edge detection property is insufficient. Therefore, In this study, to improve shortcomings of existing methods an algorithm using modified expansion mask is proposed.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
따라서 본 논문에서는 화소 주변의 밝기 정보를 반영하기 위하여 확장 마스크를 이용하여 에지 검출 특성을 개선한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 입증하기 위하여 기존의 방법들과 시뮬레이션 후 비교하였으며, 그 결과 제안한 알고리즘은 영상의 에지를 선명하게 강조하여 검출하여, 에지 검출 특성이 우수하였다.
본 논문에서는 마스크를 확장하여 에지 검출 결과를 개선한 알고리즘을 제안하였다. 그리고, 제안한 알고리즘을 이용하여 다양한 영상에서 에지 검출을 시도하였으며, 제안된 알고리즘의 타당성을 입증하기 위하여, 기존의 에지 검출 방법들과 시뮬레이션 하여 비교하였다.
본 논문에서는 이러한 밝기의 변화 부분을 효과적으로 활용하기 위해, 기본 마스크 영역을 그림 1과 같이 상하좌우 방향의 2x10의 서브 마스크로 확장한 후, 각 영역의 최대 또는 최소값과 중앙화소를 이용하여 새롭게 정의된 3×3 마스크를 이용하여 에지를 검출하는 방법을 제안하였다.
본 논문에서는 확장 마스크로 기존의 방법의 단점을 개선한 에지 검출 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 알고리즘의 타당성을 입증하기 위해, 시험 영상으로 그림 2의 512×512 boat 영상을 이용하여 기존의 알고리즘과 시뮬레이션 후 비교하였다.
데이터처리
그리고 제안한 알고리즘의 타당성을 입증하기 위해, 시험 영상으로 그림 2의 512×512 boat 영상을 이용하여 기존의 알고리즘과 시뮬레이션 후 비교하였다.
본 논문에서는 마스크를 확장하여 에지 검출 결과를 개선한 알고리즘을 제안하였다. 그리고, 제안한 알고리즘을 이용하여 다양한 영상에서 에지 검출을 시도하였으며, 제안된 알고리즘의 타당성을 입증하기 위하여, 기존의 에지 검출 방법들과 시뮬레이션 하여 비교하였다. 그 결과, 제안한 알고리즘의 에지 검출 결과가 기존의 에지 검출 방법에 비해 우수한 결과를 나타내었다.
성능/효과
그리고, 제안한 알고리즘을 이용하여 다양한 영상에서 에지 검출을 시도하였으며, 제안된 알고리즘의 타당성을 입증하기 위하여, 기존의 에지 검출 방법들과 시뮬레이션 하여 비교하였다. 그 결과, 제안한 알고리즘의 에지 검출 결과가 기존의 에지 검출 방법에 비해 우수한 결과를 나타내었다.
그림의 결과로부터, 기존의 방법들은 화소 주변의 값을 일정하게 처리하므로 에지의 검출 특성이 다소 미흡하지만, 확장 마스크로 화소 주변을 확장하여 밝기에 따른 가중치를 부여한 제안한 방법은 기존의 방법보다 우수한 결과를 나타내었다.
따라서 본 논문에서는 화소 주변의 밝기 정보를 반영하기 위하여 확장 마스크를 이용하여 에지 검출 특성을 개선한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 입증하기 위하여 기존의 방법들과 시뮬레이션 후 비교하였으며, 그 결과 제안한 알고리즘은 영상의 에지를 선명하게 강조하여 검출하여, 에지 검출 특성이 우수하였다.
후속연구
따라서 제안한 방법은 차선인식, 물체 인식 및 기타 응용 등에서 넓게 활용되어질 것으로 사료 된다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.