The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences (한국전자통신학회논문지)

Korea Institute of Electronic Communication Science (한국전자통신학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

Feature Point Extraction of Sea Cucumbers using Canny Edge Detection

캐니 에지 검출을 이용한 해삼의 특징점 추출

  • 이건익 (경동대학교 정보보안학과) ;
  • 우영배 (경동대학교 해양심층수학과) ;
  • 민준식 (경동대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 최철재 (경동대학교 정보보안학과)
  • Received : 2018.07.30
  • Accepted : 2018.12.15
  • Published : 2018.12.31
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

The sea cucumber, which is distributed over 1,500 species worldwide, is a highly value-added variety that has been considered an important source of marine resources in many countries for a long period of time. Most of the research on sea cucumbers involves the effectiveness of food and its extractions; however, there was no research on the extraction of sea cucumbers. In response, this research suggested a boundary detection algorithm to extract the special spot of sea cucumbers Therefore, in order to capture a large quantity of high value-added in sea cucumbers and we believe that they will be a great help to the sea cucumber recognition program in the future.

세계적으로 1500 종 이상이 분포하고 있는 해삼은 오랫동안 여러 나라에서 중요한 수산 자원으로 취급되어져 왔고 개체군 보존관리 보호종에 속하는 고부가가치 품종이다. 해삼에 관한 연구는 음식과 추출물의 효능에 관한 것이 대부분이며, 아직까지 해삼 특징 식별에 대한 연구는 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구는 고부가가치 품종인 해삼을 대량으로 포획하기 위하여 해삼의 특징점 추출을 위한 경계 검출 알고리즘을 제안하였으며 향후 해삼 인식 프로그램에 많은 도움이 되리라 생각한다.

Keywords

KCTSAD_2018_v13n6_1281_f0001.png 이미지

그림 1. 국내 연안에서 서식하는 해삼들 Fig. 1 Sea Cucumbers living off the coast of korea

KCTSAD_2018_v13n6_1281_f0002.png 이미지

그림 2. 해삼의 모식도 Fig. 2 Schematic section of sea cucumber

KCTSAD_2018_v13n6_1281_f0003.png 이미지

그림 3. 경계 검출 블록도 Fig. 3 Block diagram of edge detection

KCTSAD_2018_v13n6_1281_f0004.png 이미지

그림 4. 컬러 영상 변환 Fig. 4 Color image transformation

KCTSAD_2018_v13n6_1281_f0005.png 이미지

그림 5. Otsu 이진화 Fig. 5 Otsu BINARIZATION

KCTSAD_2018_v13n6_1281_f0006.png 이미지

그림 6. 연산 마스크 Fig. 6 Operation mask

KCTSAD_2018_v13n6_1281_f0007.png 이미지

그림 7. 모폴로지 기법 Fig. 7 Morphology method

KCTSAD_2018_v13n6_1281_f0008.png 이미지

그림 8. 캐니 에지 검출 Fig. 8 Canny edge detection

References

  1. M. Oh, I. Kwon, and T. Kim, "Biological performance evaluation of tubular subsurface cage system for sea cucumber, Apostichopus japonicus, grow-out by in-situ tests," J. of the Korean Society of Fisheries Technology, vol. 50, no. 2, 2012, pp. 202-213. https://doi.org/10.3796/KSFT.2014.50.2.202
  2. S. Kang, J. Kang, W. Jung, S. Jin, B. Choi, and J. Han, Sea cucumber aquaculture technology. Seoul: Aquainfo(Co), 2012.
  3. Y. Choi, Y. Woo, J. Uh, C. Choi, and H. Yoon, "Suitability Selection on Habitable Environments of Corbicula Japonica in the Songji Lagoon," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 10, no. 9, 2015, pp. 965-972. https://doi.org/10.13067/JKIECS.2015.10.9.965
  4. Y. Jeon, Y. Woo, J. Min, and C. Choi, "Feature Point Extraction of Sea Urchin using Adaptive Edge Detection," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 12, no. 1, 2017, pp. 173-180. https://doi.org/10.13067/JKIECS.2017.12.1.173
  5. J. Won, "A study on the classification and the distribution of the Korean holothurians," Master's thesis, Ewha Womans University of Korea, 1992.
  6. J. Jeon, Digital image processing. Seoul: jungiksa, 2005.
  7. Y. Jeon, "ELRSR(Edge Linking &. Restoration for Starfish Recognition) System to Capture Starfish by an Underwater Robot," Doctor's Thesis, Kwandong University, 2008.
  8. G. Bang, "Traffic Sign Recognition Using Color Information and Neural Network with Multi-layer Perceptron," Doctor's Thesis, Chonnam National University, 2008.
  9. H. Lee, "Dynamic Adaptive Binarization Method Based on Fuzzy Logic for Reducing Information Loss," Doctor's Thesis, Pusan National University, 2016.
  10. D. Kim, H. Jung, H. Cho, and E. Cha "An Effective Binarization Method for Character Image," J. of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 10, no. 10, 2006, pp. 1877-1884.
  11. S. Kwon and N. Kim, "Noise Removal using Canny Edge Detection in AWGN Environments," J. of Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 21, no. 8, 2017, pp. 1540-1546. https://doi.org/10.6109/JKIICE.2017.21.8.1540