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엔트로피 기반 이미지 외곽선 검출
Edge Detection Based on Entropy 원문보기

한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회, 2016 Apr. 29, 2016년, pp.726 - 727  

이재용 (서울미디어대학원대학교 뉴미디어콘텐츠학과) ,  최유주 (서울미디어대학원대학교 뉴미디어콘텐츠학과) ,  양장훈 (서울미디어대학원대학교 뉴미디어콘텐츠학과)

초록
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정보이론에서 엔트로피는 불확실성 또는 복잡성을 정량적으로 표현할 수 있는 개념이다. 이 개념을 차용하여 칼라 이미지에서 지역적인 복잡성을 R,G,B에 대해서 각각 엔트로피로 계산하고 R,G,B의 통계적인 특성을 고려하여 가중치를 부여하여 평균값을 구한 후 이 값을 임계치와 비교하여 복잡도가 큰 픽셀을 외곽선의 일부로 결정하는 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘을 기존의 소벨과 프레윗 알고리즘과 비교한 결과 다양한 임계치 값에 대해서 기존 알고리즘보다 시각적으로 우수한 외곽선 겸출 효과를 가짐을 확인하였다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • [1]에서는 흑백 영상에 대해서 새논 (Shannon) 엔트로피를 활용하여 외곽선 검출 알고리즘을 제안하고 검출 성능이 우수함을 보였다. 본 연구에서는 이 연구를 확장하여 컬러 영상에서 외곽선 검출 성능을 향상시키기 위한 엔트로피 기반 알고리즘을 제안한다.
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