DOI QR코드

DOI QR Code

그레이스케일 형태학 기반 방향성 구조적 요소의 가중치 엔트로피를 적용한 영상에지 검출 알고리즘

Image Edge Detection Algorithm applied Directional Structure Element Weighted Entropy Based on Grayscale Morphology

  • 상유 (원광대학교 전자공학과) ;
  • 조준호 (원광대학교 전자융합공학과) ;
  • 문성룡 (원광대학교 전자공학과)
  • Chang, Yu (Dept. of Electrical Engineering, Wonkwang University) ;
  • Cho, JoonHo (Dept. of Electrical Convergence Engineering, Wonkwang University) ;
  • Moon, SungRyong (Dept. of Electrical Engineering, Wonkwang University)
  • 투고 : 2020.12.22
  • 심사 : 2021.02.20
  • 발행 : 2021.02.28

초록

그레이스케일 수학적 형태학에 기초한 에지 검출 알고리즘의 방법은 영상 노이즈를 제거와 병렬처리 가능하고 연산속도가 빠르다는 장점을 갖고 있다. 그러나 단일 구조적 스케일 요소를 사용하여 영상의 에지 검출을 하는 방법은 영상정보에 따라서 영향을 받을 수 있다. 그레이스케일 형태학의 특성은 구조적원소를 반복하여 확장, 침식, 열림, 담힘 연산을 함으로써 연산 결과 에지정보 결과에 제한적일 수 있다. 본 논문에서 잡음에 강인한 방향성을 갖는 구조적원소를 적용한 후 원소내의 각 픽셀 정보에 가중치 엔트로피를 적용하는 에지 검출 알고리즘을 제안한다. 영상에 적용하는 멀티 스케일 구조적 요소를 적용한 결과와 방향성 가중치 엔트로피를 적용한 연산결과를 비교분석하였으며, 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 에지 검출에서 우수함을 보였다.

The method of the edge detection algorithm based on grayscale mathematical morphology has the advantage that image noise can be removed and processed in parallel, and the operation speed is fast. However, the method of detecting the edge of an image using a single structural scale element may be affected by image information. The characteristics of grayscale morphology may be limited to the edge information result of the operation result by repeatedly performing expansion, erosion, opening, and containment operations by repeating structural elements. In this paper, we propose an edge detection algorithm that applies a structural element with strong directionality to noise and then applies weighted entropy to each pixel information in the element. The result of applying the multi-scale structural element applied to the image and the result of applying the directional weighted entropy were compared and analyzed, and the simulation result showed that the proposed algorithm is superior in edge detection.

키워드

참고문헌

  1. Y. Li. (2010). Comparison and implementation of image edge detection algorithm. Computer Engineering and Design, 31(9), 1971-1975.
  2. R. M. Haralick. (1987). Image analysis using mathematical morphology. IEEE Trans.Pattern Anal.Mach.Intell., (4), 532-550.
  3. H. F. Wang. (2009). Research and application of edge detection operator based on mathematical morphology. Computer Engineering and Applications, 45(9), 223-226. https://doi.org/10.3778/j.issn.1002-8331.2009.09.065
  4. W. Zheng. (2012). An edge detection method based on mathematical morphology, [J]. Computer and digital engineering, 40(2), 102-104. https://doi.org/10.3969/j.issn.1672-9722.2012.02.033
  5. D. Xu. (2012). Edge detection algorithm based on mathematical morphology and wavelet transform. Journal of Computer Applications, 32(S2), 165-167.
  6. N. Ma. (2012). Adaptive image denoising method based on directionlet transform. Computer Engineering, 38(14), 184-186.
  7. J. Yang. (2011). Edge detection technique combined with mathematic morphology and LoG operator. Jisuanji Gongcheng yu Yingyong (Computer Engineering and Applications), 47(36), 177-179.
  8. E. Rhee. (2017). Development of a Forest Fire Tracking and GIS Mapping Base on Live Streaming. Journal of Converence for Information Technology, 10(10), 123-127. DOI : 10.22156/CS4SMB.2020.10.10.123
  9. I. J. Cho, G. B. Kim & B. Park. (2020). Security Algorithm for Vehicle Type Recognition. Journal of Converence for Information Technology, 7(2), 77-82. DOI : 10.22156/CS4SMB.2017.7.2.077
  10. S. W. Ha, Q. Paul & Y.-H. Moon. (2018). Improvement of UAV Attitude Information Estimation Performance Using Image Processing and Kalman Filter. Journal of Converence for Information Technology, 8(9), 125-142. DOI : 10.22156/CS4SMB.2018.8.6.135
  11. S. M. Lee, Y. H. Kim & J. K. Eem. (2020). A Method of Edge Line Detection for Noisy Panel Module Images. Journal of Korean institute of Information Technology, 18(7), 75-80. DOI : 10.14801/jkiit.2020.18.7.75