경계선 검출은 항상 원 이미지의 노이즈에 의해 영향을 받으므로 사전에 노이즈들을 제거하는 방법들이 필요하다. 그리고 Mean Shift 알고리즘은 이러한 목적에 알맞은 smooth 함수를 가지고 있고, 그래서 중요하지 않은 정보와 노이즈에 민감한 부분들을 점차 제거하는 방법들을 택하고 있다. 우선 Canny 알고리즘을 사용하여 객체의 윤곽선을 추출하는데 초점을 맞추었다. 그리고 알고리즘을 테스트 하고 이전의 단독 Canny 알고리즘보다 우수한 결과를 얻었다. 따라서 Mean Shift 알고리즘과 Canny 알고리즘이 조합된 방법은 경계선 검출 처리에 적당함을 말한다.
본 논문에서는 Canny 에지 검출 알고리즘의 핵심이라 할 수 있는 언어적인 애매한 개념인 "좋은 검출"과 "좋은 지역화" 문제를 퍼지 추론 방식을 통해 처리하는 접근방식을 제안하고, 그레이 스케일 이미지에 관해 퍼지 규칙 기반의 Canny 에지 검출기를 설계한다. 설계의 핵심은 화소들의 그레이 레벨들을 몇 가지의 언어적인 변수들로 분할한 다음에 퍼지 추론 규칙에 따라 편미분 계수들을 근사시키는데 있다. 이러한 접근방식은 기울기 및 기울기 변화에 따른 퍼지 제어 기법과 유사한 측면을 가진다. 이러한 작업을 바탕으로 퍼지 규칙 기반 Canny 에지 검출기를 구현하고, 결과들을 기존 방법과 비교한다. 특히, 제안된 접근 방식은 좁은 동적 범위의 그레이 레벨 이미지의 에지 검출 및 선명화에 있어서 장점을 가진다.
최근 가시광원을 사용하는 카메라 통신 기술의 발전과 더불어 디스플레이를 통해 가시광 데이터를 표출하고 이를 인식하는 기술에 대한 수요가 증가하고 있다. 기존의 디스플레이 기반 CamCom 기법은 사용자가 설정한 RoI 영역 기반의 2차원 컬러코드를 인식하는 방식을 사용하였으나, 이는 보행 상황 등 수신위치가 변동되는 상황에 적합하지 않은 단점이 존재한다. 이에 본 논문에서는 카메라 통신에서 자동 RoI 설정을 위해 적용될 수 있는 Lambertian 색상 분할과 Canny 엣지 검출이 결합된 알고리즘 기반의 자동 디스플레이 검출 기법에 대하여 제안하였다. 기존 디스플레이 검출 기법은 디스플레이에서 표출되고 있는 콘텐츠의 변화가 발생하면 검출율이 현저히 감소하는 문제점이 존재하며, 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 lambertian 색상 분할 및 canny 엣지 검출을 결합한 알고리즘 적용을 통헤 자동으로 디스플레이를 검출 할 수 있는 기법을 제안하였다. 본 연구에서는 디스플레이 엣지 인식을 위해 사용되는 다양한 알고리즘을 분석하고 변화하는 컬러코드 콘텐츠 인식시 성능을 측정하였으며, 제안한 저속 카메라 통신용 자동 디스플레이 검출을 위한 lambertian 색상 분할 및 Canny Edge Detection 알고리즘을 적용한 실험 결과 약 96%의 검출율을 달성함을 확인하였다.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제17권6호
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pp.363-368
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2016
Rectangular shape detection plays an important role in many image recognition systems. However, it requires continued research for its improved performance. In this study, we propose a strong rectangular shape detection algorithm, which combines the canny edge and line detection algorithms based on the perpendicularity and parallelism of a rectangle. First, we use the canny edge detection algorithm in order to obtain an image edge map. We then find the edge of the contour by using the connected component and find each edge contour from the edge map by using a DP (douglas-peucker) algorithm, and convert the contour into a polyline segment by using a DP algorithm. Each of the segments is compared with each other to calculate parallelism, whether or not the segment intersects the perpendicularity intersecting corner necessary to detect the rectangular shape. Using the perpendicularity and the parallelism, the four best line segments are selected and whether a determined the rectangular shape about the combination. According to the result of the experiment, the proposed rectangular shape detection algorithm strongly showed the size, location, direction, and color of the various objects. In addition, the proposed algorithm is applied to the license plate detecting and it wants to show the strength of the results.
영상을 통한 차선검출은 지능형 주행보조장치의 향상을 위해 필수적인 작업이다. 이 논문에서는 차선의 에지를 Canny 방법을 사용하여 생성한다. Canny 방법은 환경 상태에 따라 결과가 달라진다. 노면 상태가 분명함의 여부에 따라 잘못된 차선 검출을 할 수 있다. 그래서 안전한 에지 검출을 위해 에지 검출시 파라미터를 자동 조절하여 환경 변화에 강인한 알고리즘을 제안한다. 획득한 에지 검출을 기반으로 Catmull Rom spline 을 사용하여 스플라인으로 차선을 생성한다.
전경계선 검출은 저수준 영상 처리에서 매우 중요하다. 하지만, 대부분의 경계선 검출 방법들은 노이즈 포인트들의 영향으로 효과적이지 못하며 서로 다른 입력 영상에서도 유연하지 못하다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 먼저 외부 노이즈 제거 단계를 제시하였고, 다음으로 기울기 폭 히스토그램과 내부 클래스 최소 변이에 따른 양쪽 임계치의 자동 선택을 제시하였다. 이 알고리즘을 사용하여 민감한 노이즈 포인트들의 대부분을 줄일 수 있었고 실제 파라미터를 인위적으로 세팅하지 않고 서로 다른 영상을 위한 목적 임계치를 계산하며, 퍼지 알고리즘에 의하여 경계선 픽셀들을 선택하였다. 결론적으로 이전의 Canny 알고리즘보다 훨씬 더 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
Edge detection in image processing and computer vision is one of the most fundamental operations. Canny edge detection algorithm has excellent performance and is currently widely used. However, it is difficult to process the algorithm in real-time because the algorithm is complex. In this study, the equations required in the algorithm were simplified to facilitate hardware implementation, and the calculation speed was increased by using a parallel structure. In particular, the size and management of local buffers were selected in consideration of parallel processing and filter size so that data could be processed without bottlenecks. It was designed in verilog and implemented in FPGA to verify operation and performance.
지하철에서 스크린 도어와 플랫폼간의 경계선을 검출할 수 있는 변형된 케니에지 검출 알고리듬을 제안한다. 일반적으로 지하철에서는 플랫폼과 스크린 도어 사이의 경계선은 주변에 비해 어둡게 나타나므로 이의 특성을 고려하여 변형된 bottom-hat 변환을 이용해 에지 영상을 만든다. 이렇게 구한 에지 영상에 이중 문턱화를 통해 강한 에지와 약한 에지를 포함하는 이중 문턱화 영상을 얻는다. 이중 문턱화 영상에 호프 변환을 적용하여 플랫폼과 스크린 도어 간의 경계선을 검출하여 그 길이를 계산하고, 사람 등 물체가 있을 때와 없을 때와의 경계선 길이를 비교함으로써, 경계선을 침범 여부를 판단하는 알고리듬을 제안한다. 본 논문에서는 카메라 높이 위치에 따라 두 종류의 서로 다른 입력영상을 사용하여 제안한 변형된 케니에지 검출 알고리듬에 대한 결과를 컴퓨터 시뮬레이션으로 나타내었다.
조명 및 반사광의 성질에 의해 블러링이 발생하고 이런 영상을 인식하는 경우 정확한 에지 검출이 어렵게 된다. 본 논문에서는 블러링된 영상에서 에지를 최적으로 검출하기 위해 일정하게 에지를 검출할 수 있는 가우시안 함수와 2차 미분 함수를 합성한 새로운 하이브리드 함수를 제안하고 실제 영상과 컨볼루션 한 후 함수의 local scale 계수 $\sigma$ 값을 변화시키면서, Canny 알고리즘의 방향성 에지 검출방법을 적용하여 에지를 검출하였다. 그 결과 Sobel, Robert, Canny 에지 검출방법보다 0.2~14㏈ 정도의 에지 검출특성이 개선됨을 확인하였다.
Edge detection always influenced by noise belong to the original image, therefore need use some methods to sort this issue, mean shift algorithm has the smooth function which suit for the edge detection purpose, so adopted to fade out the unimportant information, and the sensitive noise portions. After this section, use the Canny algorithm to pick up the contour of the objects we focus on, meanwhile select the Soble operator that has the orientation attribute to support the method work well. In final, take experiment and get the perfect result we wanted, make sure this method make sense and better than the sole Edge detection algorithm,
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[게시일 2004년 10월 1일]
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