• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.8 no.2
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• pp.91-97
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• 2007

Points of sharp variations in signals are the most important factors when analyzing the features of signals. And in the image, edges include diverse information such as the locations, shape and material. There have been a variety of researches on edge detections, among them, methods based on convolution in the spatial domain have been most popular. However at the early stage of the method, if the noise and many kinds of edges exist in the image, it is not easy to separate edges selectively from corrupted images by noise. In meantime, the wavelet transform for multiscale edge detection is being applied widely to analyze the properties of images in various fields. In this paper, we suggest a robust wavelet-based method, which selectively detects line-edge elements from images in the presence of noise.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.159-162
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• 2002

영상분석의 한 분야로서 에지 검출을 이용하는 많은 분야가 있다. 영상의 에지는 입력 영상에 대한 많은 정보를 제공해 준다. 본 논문에서는 입력영상에 대한 에지검출을 통한 윤곽선 추출을 하여 각각의 픽셀에 대한 에지검출 결과값을 비교하였다. 입력영상으로는 얼굴이미지를 사용하였으며 서로 다른 이미지에 대한 Sobel Filter의 검출의 결과 데이터를 각 픽셀마다 비교함으로써 원영상에 대한 동일인임을 판단하는 기준을 제시하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.9 no.2
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• pp.49-56
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• 2004

In this paper, we design edge class that can processed digital image effectively, edge is a important information including the point of shape information for a object detection or recognition in the digital image. Therefore, it is of very importance, which managed effectively the edge and can use a variety availability in digital image Processing, after edge detection. The environment using the existing digital image processing system has limits of use and speed. In this paper, we design edge class that can managed detected edges and it analyzes existing methods by edge detection algorithm.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.16 no.4
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• pp.615-625
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• 2009

In this paper we describe Wilcoxon test and T-test that are well-known in two-sample location problem for detecting edges under different window configurations. The choice of window configurations is an important factor in determining the performance and the expense of edge detectors. Our edge detectors are based on testing the mean values of local neighborhoods obtained under the edge model using an edge-height parameter. We compare three window configurations based on statistical tests in terms of qualitative measures with the edge maps and objective, quantitative measures as well as CPU time for detecting edge.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.437-440
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• 2022

In modern society, the use of the image processing field is increasing rapidly due to the 4th industrial revolution and the development of IoT technology. In particular, edge detection is widely used in various fields as an essential preprocessing process in image processing applications such as image classification and object detection. Conventional methods for detecting an edge include a Sobel edge detection filter, a Roberts edge detection filter, a Prewitt edge detection filter, Laplacian of Gaussian (LoG), and the like. However, existing methods have the disadvantage of showing somewhat insufficient performance of edge detection characteristics in a low-light level environment with low contrast. Therefore, this paper proposes an edge detection algorithm based on contrast analysis to increase edge detection characteristics even in low-light level environments.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.14 no.1
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• pp.149-160
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• 2001

In this paper we employ two-sample location tests such as Wilcoxon test and T test for detecting edges in noisy images. For this, we compute a test statistic on pixel gray levels obtained using an edge-height parameter and compare it with a threshold determined by a significance level. Experimental results applied to sample images are given and performances of these tests in terms of the objective measure are compared.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2005.11a
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• pp.379-383
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• 2005

본 연구에서는 자연 이미지에서 한글 텍스트가 갖고 있는 에지 코너 특징을 이용한 한글 텍스트 검출방법을 제안한다. 자연영상으로부터 에지를 검출하고, 검출된 에지를 20종류의 에지 구조 성분을 갖는 에지 맵을 생성한다. 생성된 에지 맵에서 한글 텍스트 특징 갖는 특징들을 조합하여 모두 8가지의 텍스트 영역 후보 특징을 추출한다. 추출된 텍스트 영역의 특징을 수평 및 수직방향으로 검사하여 텍스트의 시작 라인과 끝라인을 검출하여 텍스트 영역의 수평좌표를 구한다. 추출된 텍스트 후보 영역에서 최종적으로 텍스트 영역을 결정한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연 이미지에서 텍스트 영역을 검출에서 좋은 성능을 나타냈다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2008.05a
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• pp.212-214
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• 2008

자연이미지에 포함된 안내 표시판은 많은 유용한 정보를 포함하고 있으므로 이를 효과적으로 검출하여 문자인식시스템과 연동될 수 있다면 다양한 응용분야에서 활용될 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 문자 및 문자열의 에지 특징을 이용하여 표시판이미지로부터 문자영역을 검출하는 방법을 제안한다. 캐니-에지 검출기로 에지를 검출하여 에지 이미지를 생성한다. 에지 이미지를 레이블링을 하여 연결요소 성분을 추출한다. 레이블 영역에서 문자와 문자열 에지 특징을 분석하여 후보 문자영역으로 추출한다. 후보 문자영역에 대한 검증을 수행함으로서 최종적인 문자영역을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연이미지를 대상으로 실험하였고, 자연이미지에서 기울어진 문자영역과 다양한 크기의 문자를 갖는 문자영역을 효과적으로 검출하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.114-115
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• 2024

컨테이너 오케스트레이션은 에지 클라우드에 컨테이너를 효율적으로 배포, 관리할 수 있게 해 주는 자동화 기술이다. 지리적으로 떨어져 있을 수 있는 에지 노드의 집합인 에지 클라우드의 규모와 복잡성이 커지면서 에지 클라우드에서 컨테이너의 고속 프로비저닝이 중요해졌다. 이때, 에지 클라우드에서 컨테이너의 배포 속도가 중요한 변수로 작용한다. 본고에서는 배포 속도를 개선하기 위해 이미지 내의 파일을 에지 노드 간에 공유하는 Peer-to-Peer 아키텍처에 기반을 둔 컨테이너 가속화 방법을 제시하고 단순화한 유량 모델을 통해 그 성능을 분석한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.299-302
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• 2002

컴퓨터를 이용한 독순 연구는 Man Machine Interface, 지적부호화에 있어서의 송신측 기술, 청각 장애인의 독순 훈련 시스템 등 다방면에서 그 응용이 기대된다. 본 논문은, 움직임 정보는 입술의 에지영역에 집중하고 있음에 주목하여, 입술 에지영역의 Optical Flow 추정값을 독순정보로 이용하는 방법을 제안한다. 휘도값을 갖지 않는 에지에, 선형 가상 휘도값를 정해주어 Optical Flow를 추정하는 VGM을 도입해 특징 파라미터를 계산하고, 마할라노비스 평방거리(Mahalanobis's square distance)에 기초한 최대우도판별함수를 이용하여 단모음을 분석하는 알고리즘을 제안한다.