Development and Implementation of Statistical Edge Detectors on the Web

웹 상에서 통계적 에지검출기 개발 및 구현

An edge is where the intensity of an image moves from a low value to high value or vice versa. The edges tell where objects are. their shape and size. and something about their texture. Many traditional edge operators are derivative based and perform reasonably well for simple noise-free images. In recent, statistical edge detectors for complex images with noises have been described. This paper compares and analysis the performance of statistical edge detectors based on the T test and Wilcoxon test, and mathematical edge detectors based on Sobel operator, and the well-known Canny detector and Wavelet transformation detector, and provides the implementation of these edge detectors using Java on the web.

웹 영상에서 에지는 픽셀의 밝기가 급격하게 변화되는 부분으로 에지를 통하여 물체의 위치나 크기, 물체의 텍스처에 대한 정보를 얻을 수 있다. 지금까지 에지 검출은 주로 단순한 영상에 대해 미분 연산자를 이용한 수학적 방법에 의해 이루어져왔고 최근에 잡음이 포함된 복잡한 영상에 대해 통계적 방법을 이용한 에지검출에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 영상실험을 통하여 기존의 Sobel 연산자 등을 이용한 수학적 방법과 Canny 방법, Wavelet 변환방법 그리고 통계적인 T 검정과 Wilcoxon 검정을 이용한 방법들과의 에지검출 성능을 비교분석하고 Java 언어를 사용하여 웹 상에서 구현한다.