스플라인 기법을 이용한 영상의 경계 검출 성능 개선

Performance Enhancement of Spline-based Edge Detection

영상의 구조인식과 같은 고단계 처리 과정의 성능은 앞단에서 검출된 경계 성분의 정확성에 크게 의존하는 바. 정확한 경계검출의 문제는 컴퓨터 버전 분야에서 가장 기본이 되는 연구주제로서 많이 수행되어 왔다. 그러나 검출 및 국소화 기능 사이에 근본적으로 존재하는 상충관계를 해결할 수 있는 안정적이면서도 영상의 통계적 특성에 무관한 효율적인 경계검출 알고리즘의 개발은 아직도 남아있는 연구과제이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 경계검출을 위한 전처리 과정으로서 B-spline 기저 함수를 이용한 경계 보존 면 평활화 과정을 수행함으로써 단순한 저역통과 필터의 적용으로 발생되는 경계 성분의 이동이나 소멸과 같은 효과를 억제하여, 주변 파라미터의 변동에 민감하지 않은 안정적인 알고리즘을 제안하였다. 이를 위해 크기변화 및 차영상을 이용한 경계강조 및 보간을 아울러 수행하였다. 최종적으로 경계성분 검출을 위해 Marr와 Hildreth가 제안한 Laplacian of Gaussian(LOG) 연산자를 이용하였다. $256\times256$ 크기의 실험영상에 대한 모의실험 결과, 전처리과정을 거치지 않고 LOG 연산자만을 사용한 경우와 비교해 볼때. 제안한 방법은 평활화 필터의 크기, 즉. 공간상수값($\sigma$=0.9, 1.1, 1.3) 및 영교차점 검출 과정에서 사용되는 임계치(t=10, 20)의 변화에 대해 거의 영향을 받지 않는 안정된 알고리즘임을 확인하였다.

As a pre processing for an edge detection process. edge preserving smoothing algorithm is proposed. For this purpose we used the interpolation method using B-spline basis function and scaling of digital images. By approximation of continuous function from descrete data using B-spline basis function. undetermined data between two sample can be computed. so that they smooth the surfaces of objects. Some edges having mainly low frequency components are detected using down scaling of the images. Edge maps from proposed pre processed images are hardly affected by the varying space constants($\sigma$) and threshold values used in detecting zero-crossing.