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밝기 분포도에 따라 가변 가능한 벡터를 이용한 에지 검출
A Study on the Edge Detection using Variable Vector Depending on the Distribution of Gray-Level 원문보기

한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회, 2012 May 26, 2012년, pp.130 - 132  

이창영 (부경대학교 공과대학 제어계측공학과) ,  김남호 (부경대학교 공과대학 제어계측공학과)

초록
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현대사회가 발전하여 영상 미디어의 이용이 증가하고 있다. 이러한 영상의 정보를 이용하기 위한 여러 가지 영상처리 기법들이 있으며, 그 중 에지 검출은 영상의 밝기가 급격하게 변화하는 부분을 검출하는 기술이다. 에지 검출을 하기 위한 기존의 방법들은 일정한 상수로 이루어진 마스크를 통하여 에지를 검출하지만, 영상 내의 화소 분포나 위치, 방향 등을 고려하지 않는 기존의 방법들은 에지검출 성능이 다소 미흡하다. 따라서 본 연구는 $3{\times}3$ 마스크 내의 밝기 분포도에 따라 각각 다른 가중치 벡터를 이용한 에지 검출 알고리즘을 제안하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The use of visual media has been increased by development of contemporary society. To use these information of image, there are various methods of image processing. Edge detection which is one of those is technique to detect dramatically changing part of image brightness. Existing methods detect edg...

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

문제 정의

  • 따라서 본 논문에서는 영상 내의 마스크에 대한 표준편차 및 평균에 따라 각각 다른 가중치 벡터를 이용하여 에지 검출 특성을 개선한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 기존의 방법들과 제안한 알고리즘을 시뮬레이션 하여 비교하였다.
  • 그리고 표준편차는 모집단 내의 변화 정도를 나타내는 척도이다. 따라서 본 논문에서는 이를 이용하여 다음과 같은 에지 검출 알고리즘을 제안하였다.
  • 본 논문에서는 밝기 분포도에 따라 각각 다른 가중치 벡터를 이용하여 기존의 방법을 개선한 에지 검출 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 알고리즘의 타당성을 입증하기 위해, 시험 영상으로 그림 1의 512×512 lena 영상을 이용하여 기존의 알고리즘과 시뮬레이션한 후 비교하였다.
  • 본 논문에서는 영상의 마스크에 대한 밝기 분포도에 따라 각각 다른 가중치 벡터를 적용하여 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 한 후 비교하였다.
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