Journal of Korea Multimedia Society (한국멀티미디어학회논문지)

Korea Multimedia Society (한국멀티미디어학회)
권호 표지

The Study of Edge Extract Methods Using Improved Detect Mask

개선된 검출 마스크를 이용한 에지추출 방법들에 관한 연구

  • 신충호 (조선대학교 대학원 컴퓨터공학부)
  • Published : 2009.02.28
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

In this paper, the improved edge extract methods is proposed in order to extract edge. For the correct and fast detect, the binary image using the threshold value is applied for a experiment. For the experimental analysis, we compare the existing edge methods with the improved methods. Hereby, the exist methods are the sobel, robert, and prewitt. and the improved methods use the existing methods which is applied mask variations. The merits of the improved mothods have a result of a little erosion, a apparent edge. Specially, we use the grey image of medical image for the experimental analysis and then apply threshold value for a result image. After that, we acquire a apparent edge. For a quantitative analysis of the each methods, the each images was applied a histogram. As a result, we prove the merit of the improved methods using a analytical graph of the medical images.

본 논문에서 에지를 검출하기 위해 개선된 에지 검출 방법들이 제안되었으며, 정확하고 빠른 검출을 위해서 임계값을 사용한 이진화 영상들이 실험에 사용되었다. 각 방법들의 실험적인 분석을 위해서 기존방법들과 개선된 방법들을 비교 분석하였다. 여기에서 기존방법들은 소벨, 로버트, 프리위트방법들이다. 그리고 개선된 방법들은 기존 방법들의 마스크 변위를 적용하였다. 개선된 방법들의 장점은 에지들의 침식이 많이 발생하지 않았고, 명확하게 에지를 검출할 수 있었다. 특히, 실험적인 분석을 위해서 의료영상에 그레이 영상을 사용하였고, 명확한 에지를 검출하기 위해서 결과영상에 대해서 임계값을 적용하였다. 각 방법들의 정량화 된 분석을 위해서 의료영상에 대해서 히스토그램을 적용하였다. 결론적으로, 기존 방법들과 개선된 방법들을 다수의 의료영상들의 분석적인 그래프에 적용시켜서 개선된 방법들의 장점을 증명하였다.

Keywords

References

  1. 신충호, '문자 패턴의 골격화 향상을 위한 효과적인 병렬 처리 방법,' pp. 27-33, 2005.
  2. 국제테크노정보연구소, 'C 언어에 의한 영상처리 실무' 국제테크노정보연구소, 2002.
  3. 이성환, '영상 골격화 방법에 관한 연구' 한국정보과학회, pp. 305-326. 1990.
  4. 신충호, 오무송, '화상의 골격화에 대한 최적화 방법,' 한국멀티미디어학회,pp. 224-229, 2003.
  5. Sid-Ahmed, M. A, 'hnage Proces sing : Theory, Algorithms, and Architectures,' New York: McGraw HilL 1995.
  6. Scott E. Umbaugh, 'Computer Vision Image Processing,' Prentice Hall, 1999.
  7. 유숙현 외 2명, '회색조 영상의 이진화 및 세선화' 한국정보과학회, Vol. 28, No.1, pp. 490-492, 2001.
  8. R.M. Brown, T.H. Fay and C.L. Walker, 'Hand-printed Recognition System,' Pattern Recognition, Vol.21, No.2, pp. 91-118, 1988. https://doi.org/10.1016/0031-3203(88)90017-9
  9. R.W. Smith, 'Computer Processing of Line Images: A Survey,' Pattern Recognition, Vol. 20, No.1, pp. 7-15, 1987. https://doi.org/10.1016/0031-3203(87)90013-6
  10. A. Rosenfeld, 'Connectivity Pictures,' Journal of the ACM, 146-160 1970.
  11. Ballard, D. H., and Brown, C. M., 'Computer Vision,' Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1982.
  12. R.C. Gonzalez and R.E. Woods, 'Digital Image Processing,' Addison Wesley, 1992.
  13. S. Gshal and R. Merotra, 'Detection of Composite edge,' IEEE Transactions image processing, Vol.3, No.1, pp. 14-25, 1994. https://doi.org/10.1109/83.265977