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.
영상, 차선, 물체 인식 등을 위한 에지 검출은 중요한 영상 처리 방법이며, 이를 위한 기존의 방법에는 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian, LoG(Laplacian of Gaussian) 등이 있다. 이러한 방법들은 salt & pepper 잡음에 훼손된 영상에서 특성이 미흡하다. 이와 같은 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 중심 화소의 인접 화소를 중심으로 국부 마스크를 설정하여, 그것의 중심 화소가 비잡음인 경우 그대로 처리하고 잡음인 경우 추정 마스크를 구한 후, 가중치 마스크를 적용하여 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다.
현재 에지 검출은 여러 분야에서 사용되고 있으며, 대부분의 영상처리의 전처리 과정 및 영상처리에 있어서 필수불가결한 기술이다. 이에 따라 관련 연구가 끊임없이 진행되어 오고 있다. 이러한 에지는 영상의 물체에 대한 크기, 방향, 위치 등의 중요한 영상 요소를 가지고 있다. 이를 검출하기 위한 여러 방법들이 제안되어 왔으며, 그 중 대표적인 방법은 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian, LoG(Laplacian of Gaussian) 등이 있다. 그러나 이러한 기존의 방법들은 복합잡음이 첨가된 영상에서 에지 검출 특성이 미흡하다. 따라서 본 연구에서는 국부 마스크의 크기와 위치에 따라 요소에 대한 중앙값 및 평균값을 이용한 에지 검출 방법을 제안하였다.
현대사회에서 영상처리는 스마트폰, 디지털 카메라, 디지털 TV 등의 여러 디지털 기기에 응용되고 있다. 영상처리 분야 중에서 에지 검출은 영상처리과정에 중요한 부분이다. 영상 에지는 배경과 물체 사이에서 화소값이 급격히 변화하는 지점이며, 크기, 위치, 방향 등의 중요한 정보를 포함한다. 기존의 에지 검출 방법은 크기가 작은 가중치 마스크를 이용하여 에지를 검출하기 때문에, AWGN(additive white Gaussian noise)에 훼손된 영상의 에지 검출 결과가 다소 미흡하다. 따라서 본 연구에서는 AWGN 환경에서 효과적으로 에지를 검출하기 위해, 마스크 영역의 범위를 넓혀 각 영역에 따른 새로운 화소를 추정한 후, 추정된 마스크를 벡터로 변환하여 정렬한 후 계산된 기울기로 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다.
Sukkaew, Lassada;Uyyanonvara, Bunyarit;Barman, Sarah A;Jareanjit, Jaruwat
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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pp.321-325
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2004
Retinopathy of Prematurity (ROP) is a common retinal neovascular disorder of premature infants. It can be characterized by inappropriate and disorganized vessel. This paper present a method for blood vessel detection on infant retinal images. The algorithm is designed to detect the retinal vessels. The proposed method applies a Lapalacian of Gaussian as a step-edge detector based on the second-order directional derivative to identify locations of the edge of vessels with zero crossings. The procedure allows parameters computation in a fixed number of operations independent of kernel size. This method is composed of four steps : grayscale conversion, edge detection based on LOG, noise removal by adaptive Wiener filter & median filter, and Otsu's global thresholding. The algorithm has been tested on twenty infant retinal images. In cooperation with the Digital Imaging Research Centre, Kingston University, London and Department of Opthalmology, Imperial College London who supplied all the images used in this project. The algorithm has done well to detect small thin vessels, which are of interest in clinical practice.
에지는 영상에서 위치와 모양 등에 대한 다양한 정보를 포함하고 있다. 그러므로, 이러한 에지를 검출하기 위한 많은 연구가 이루어져 왔으며, 초기에 사용한 에지 검출 연산자는 인접한 화소를 조사하고, 각 화소들 사이에 대한 관계를 이용하는 것이었다. 그러나, 이러한 방법들은 노이즈가 존재하는 영상에서는 우수한 성능을 나타내지 못하며, 선택적인 에지 검출이 불가능하다. 따라서, 본 논문에서는 라인 폭에 의존하지 않는 웨이브렛 함수를 사용하여, AWGN에 훼손된 영상으로부터 라인-에지 성분을 검출하였다.
본 논문에서는 영상에서 윤곽선을 검출하는 시스템을 확산신경회로망을 이용하여 광전자적으로 구현하였다. 확산신경회로망은 확산과정을 통하여 가우스연산과 DOG연산을 효과적으로 수행한다. 또한, 확산 신경회로망은 적은 연결과 고정된 연결세기로 인하여 전기적구현이나 광학적구현에 있어서 LOG마스킹방법을 이용하는 것보다 훨씬 효과적이다. 본 논문에서는 확산신경회로망을 빛의 맑기 분포함수가 가우스함수 모양을 갖는 특성을 이용하여 광전자적으로 구현하였다. 실험결과를 통해 본 시스템에서 윤곽선이 정확히 검출되는 것을 확인하였다.
영상의 캐니 에지 검출은 영상의 가우시안 필터, 기울기(gradient)의 계산, 비최대억제법(Non-maximum suppression), 그리고 이력 임계값(Hypothesis Thresholding)의 4가지로 구성된다. 특징은 에지 영상에서 얻어진 차체, 창문들, 그리고 바퀴들 사이의 비율이 된다. 차량의 이러한 특징이 되는 비율들은 차종마다 각기 다르다. 우리는 여기서 소형 차량에만 본 알고리즘을 적용하여 식별하였다.
New IIR digital differintegrators (differentiator and integrator) with very minor absolute relative errors are presented in this paper. The digital integrator is designed by interpolating some of the existing integrators. The optimum value of the interpolation ratio is obtained through linear programming optimization. Subsequently, by modifying the transfer function of the proposed integrator appropriately, new digital differentiator is obtained. Simulation results demonstrate that the proposed differintegrator are a more accurate approximation of ideal ones, than the existing differintegrators. Furthermore, the proposed differentiator has been tested in an image processing application. Edges characterize boundaries and are, therefore, a problem of fundamental importance in image processing. For comparison purpose Prewitt, Sobel, Roberts, Canny, Laplacian of Gaussian (LOG), Zerocross operators were used and their results are displayed. The results of edge detection by some of the existing differentiators are also provided. The simulation results have shown the superiority of the proposed approach over existing ones.
본 논문에서는 해양 환경에서 획득한 IR 영상으로부터 웨이블렛 변환을 이용한 크기 변화에 무관한 물표 탐지 알고리즘을 제안한다. 모폴로지 연산을 이용하여 영상의 잡음을 제거한 후 2-D 이산 Haar 웨이블렛 변환(DHWT) 기법을 통해 수평 방향 에지(HL), 수직 방향 에지(LH), 대각선 방향 에지(HH) 영상들을 생성한다. 해양 환경을 고려하여, 웨이블렛의 각 레벨에서 수평과 수직 에지 영상을 가우시안 블러링을 수행하고 블러링된 수직 및 수평 에지들을 서로 곱하여 하나의 영상으로 결합하여 saliency map을 생성한다. 그런 다음 saliency map을 이진화 하여 물표 후보 영역을 추출한다. 마지막으로 물표 후보 영역에서 소영역 제거를 통해 최종적인 물표 영역을 추출한다. 실험결과에서는 제안된 알고리즘의 타당성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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