본 논문에서는 3-Line buffers를 사용하여 Sobel 윤곽선 추출 블록을 FPGA로 효율적으로 설계하여 구현하고자 한다. FPGA는 영상처리 알고리즘 중 하나인 Sobel 윤곽선 추출 알고리즘을 처리하기에 적절한 환경을 제공한다. 윤곽선 추출을 위한 방법으로는 파이프라인 방법을 사용하였다. Sobel 윤곽선 연산에서 윤곽선 강도 레벨을 결정하기 위하여 유한 상태 기계로 구현 된 마스크 연산을 이용한 모델을 제안한다. 효율적인 LUT 및 플리플롭의 사용으로 시스템의 성능이 향상됨을 입증하였다. 제안하는 3-line buffers을 이용한 Sobel 추출 연산은 Xilinx 14.2으로 합성하고 Virtex II xc2vp-30-7-FF896 FPGA device으로 구현하였다. Matlab을 이용하여 제안된 3-Line buffers 설계 시 PSNR 성능이 향상됨을 확인하였다.
Lane extraction is basically required for a driving car to understand its external road environments via a camera. In this paper, a lane extraction method using "Sobel Intensity Profile" is described. The Sobel intensity profile is obtained using only vertical edge components of Sobel edge outputs, and used to yield fitted lines for lanes. The RANAC algorithm is applied to fit lines using only inliers. Experimental results have shown the reliability of the proposed lane extraction method.
본 논문에서는 CCTV를 활용하여 K-means, Sobel-mask 기반의 윤곽선 검출 기법을 이용한 영상 속 미세먼지 측정 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 CCTV 카메라를 이용하여 이미지를 수집하고 관심영역을 통해 이미지 범위를 지정한다. K-means 알고리즘을 적용하여 군집화가 완료되면 Sobel-mask를 통해 윤곽선을 검출하고 윤곽선 강도를 측정하며, 측정된 데이터를 바탕으로 미세먼지의 농도를 파악한다. 제안하는 방법은 대각선 측정에 장점을 가지는 Sobel-mask의 특성을 활용하여 산맥의 윤곽선을 추출하고 실험 결과로 미세먼지 농도에 따른 검출의 차이를 보여준다.
In this paper, we propose a method of edge detection for noisy image. The proposed method uses a progressive filter for noise reduction and a Sobel operator for edge detection. The progressive filter combines a median filter and a modified rational filter. The proposed method for noise reduction adjusts rational filter direction according to an edge in the image which is obtained by median filtering. Our method effectively attenuates the noise while preserving the image details. Edge detection is performed by a Sobel operator. This operator can be implemented by integer operation and is therefore relatively fast. Our proposed method not only preserves edge, but also reduces noise in uniform region. Thus, edge detection is well performed. Our proposed method could improve results using further developed Sobel operator. Experimental results show that our proposed method has better edge detection with correct positions than those by existing median and rational filtering methods for noisy image.
본 논문에서는 SSE(Streaming Sigle instruction multiple data Extensions)명령어를 이용한 고속 Sobel edge detection 알고리즘을 제안한다. SSE를 지원하는 CPU는 128bit의 SSE 레지스터를 보유하고 있으며 이에 속한 데이터는 한 번에 병렬적으로 처리 될 수 있다. 실험은 Sobel 연산에 대하여 순차처리 코딩, 이미지 처리 라이브러리인 OpenCV, MIL 8.0, IPP 5.2를 이용한 코딩, shift 알고리즘을 사용한 SSE 코딩, 제안하는 방법을 이용한 SSE 프로그램 코팅에 대해 각각의 수행 시간을 측정하고 이를 비교하였다. 실험결과 제안하는 방법은 순차코팅에 비해 약 12배, OpenCV에 비해 13배, MIL에 비해 2배 정도 빨랐으며, IPP에 대해선 약간 빠른 성능 향상을 보였다. 또한 일반적인 shift를 이용한 방법보다 제안하는 방법은 대략 1.5배 정도의 성능 향상이 있었다. 이를 통해 제안하는 방법은 라이브러리를 구입하는 비용을 들이지 않으며 추가적 하드웨어의 구입 없이도 PC에서 빠른 Sobel 연산을 수행 할 수 있음을 보였다.
에지 검출은 문자, 차선 및 물체 인식 등을 구현하는 과정에서 영상을 단순화하기 위한 중요한 기술 중 하나이며, 우수한 에지 검출을 위한 다양한 연구가 국내외에서 활발히 진행되고 있다. 기존의 에지 검출 방법에는 공간 영역에서 방향성 기울기 마스크를 적용하여 에지를 구하는 방법과 SE(structure element)를 이용한 수학적 모폴로지(mathematical morphology) 기반의 에지 검출 방법 등이 있다. 이러한 기존의 방법들은 지나치게 어둡거나 밝은 영상에서 에지 검출 특성이 미흡하다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 기존의 방법 중 Sobel 방법과 히스토그램 평활화 방법을 적용하는 알고리즘을 제안하였다.
An implementation of modified stereo matching using efficient belief propagation (BP) algorithm is presented in this paper. We do recommend the use of the simple sobel, prewitt edge operator. The application of B band sobel edge operator over image demonstrates result with somewhat noisy (distinct border). When we adopt the only MRF + BP algorithm, however, borders cannot be distinguished due to that the message functions in the BP algorithm is just the mechanism which passes energy data to the only large gap of each Message functions In order to address the abovementioned disadvantageous phenomenon, we use the sobel edge operator + MRF + BP algorithm to distinguish the border that is located between the similar message data. Using edge information, the result shows that our proposed process diminishes the propagation of wrong probabilistic information. The enhanced result is due to that our proposed method effectively reduced errors incurred by ambiguous scene properties.
에지 검출은 대부분의 영상 처리 응용에서 필수적인 전처리 과정으로서 여러 분야에서 널리 사용되고 있으며, 기존의 에지 검출 방법에는 Sobel, Roberts, Laplacian, LoG(Laplacian of Gaussian) 등이 있다. 기존의 에지 검출 방법들은 저조도 환경에서 화소의 휘도 변화가 적기 때문에 에지 검출 특성이 미흡하게 나타난다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해, 전처리 과정에서 휘도 변환 함수를 사용한 알고리즘과 국부 마스크의 평균 및 표준편 차에 따른 가중치를 적용하여 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해, 기존의 Sobel, Roberts, Prewitt, Laplacian, LoG 에지 검출 방법들과 비교하였다.
The stereoscopic vision system is the algorithm to obtain the depth of target object of stereo vision image. This paper presents an efficient disparity matching method using blue edge filter and graph cut algorithm. We do recommend the use of the simple sobel edge operator. The application of B band sobel edge operator over image demonstrates result with somewhat noisy (distinct border). The basic technique is to construct a specialized graph for the energy function to be minimized such that the minimum cut on the graph also minimizes the energy (either globally or locally). This method has the advantage of saving a lot of data. We propose a preprocessing effective stereo matching method based on sobel algorithm which uses blue edge information and the graph cut, we could obtain effective depth map.
대부분의 스테레오 정합 방법은 두 점간의 대응점을 측정하는데 있어 밝기값을 사용하며 잡음의 영향을 받은 화소가 정합에 사용될 경우 정합 성능이 저하된다. 따라서 잡음은 정합 성능을 결정짓는 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 고해상도 위성영상에서 정합 성능을 향상시키기 위해 잡음에 강건한 밝기 필터와 에지 필터를 이용하여 정합하는 방법을 제안한다. Mean, Median, Midpoint, Gaussian 필터와 같은 밝기 필터와 Gradient, Roberts, Prewitt, Sobel, Laplacian 필터와 같은 에지 필터를 사용하였다. 에지필터와 밝기 필터의 성능 평가를 위해 균일 잡음 또는 가우시안 잡음이 첨가된 합성 영상과 위성 영상에 대해 실험을 수행하였고 필터들은 성능에 따라 순위를 정하였다. 밝기 필터와 에지 필터들 중에서 Median 필터와 Sobel 필터가 가장 우수한 성능을 나타낸 반면에 Midpoint 필터와 Laplacian 필터는 가장 저조한 성능을 나타내었다. Ikonos 스테레오 위성영상을 실험 영상으로 사용하였으며 Median 필터와 Sobel 필터를 이용한 정합 방법이 다른 필터 조합을 이용한 정합 방법보다 향상된 정합 결과를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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