• 한국통신학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.73-84
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• 1986

화상이해의 기본적인 특성중의 하나인 edge를 추정하는 statistical 한 방법을 제안하였다. 종래의 edge검출기법은 주로 deterministic한 신호에는 잘 적용되었지만 statistical한 신호에는 만족스러운 결과를 얻을 수 없었다. 본 논문에서는 신호의 statistical 한 성질을 고려한 likelihood함수를 이용하여 결정함수를 구하고, 이것을 최대로 하는 위치를 edge로 선정하는 maximum likelihood edge 검출기법에 대하여 논하였다. 이 기법을 random number generator에 의하여 발생된 통계적인 성질을 갖는 신호에 적용하여 edge가 잘 검출됨을 보였다. 또 이 방법을 통계적인 성질을 갖는 이차원의 화상으로 확장하였을 때에도 정확하게 edge가 검출됨을 알 수 있었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제9권2호
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• pp.355-366
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• 2002

The web is one of the most plentiful sources of images. The web has an immediate need for image processing technology in Java. This paper provides a practical introduction to statistical image processing using Java on the web. The paper describes how images are represented in Java and deals with four image processing operations based on basic statistical methods: point processing, spatial filtering, edge detection and image segmentation.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권4호
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• pp.615-625
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• 2009

본 논문에서는 영상의 에지검출을 하는데 사용되는 여러 가지 윈도우 배치(window configurations)하에서 통계학의 이표본 위치문제(two-sample location problem)에서 대표적인 Wilcoxon 검정과 T-검정에 기초한 에지검출법에 대해 논의하고자 한다. 영상의 에지검출하는데 윈도우 배치 선택은 에지검출 성능을 결정하는 중요한 요소이다. 본 논문에서 에지는 선택된 윈도우 배치 하에서 에지-높이 모수(edge-height parameter)를 사용한 에지 모형 하에서 두 근방 영역간의 유의한 차이가 있는지를 검정함으로서 결정한다. 영상 실험에서 윈도우 배치에 따른 통계적 검정에 의한 에지검출 성능은 에지 맵(edge map)을 통한 정성적인 비교와 객관적인 척도하에서 정량적인 비교 그리고 CPU 계산시간까지 고려하여 분석하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.215-218
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• 2002

The edges of an image hold much of the information in that image. The edges tell where objects are, their shape and size, and something about their texture. An edge is where the intensity of an image moves from a low value to a high value. We introduce the edge detection using the differential operator with Sobel operator and describe a nonparametric Wilcoxon test based on statistical hypothesis testing for the detection of edges. This paper proposes an efficient edge detection using Van der Waerden's statistic in original and noisy images. We use the threshold determined by specifying significance level a and an edge-height parameter. Comparison with our statistical test and Sobel operator shows that Van der Waerden method perform more effectively in both noisy and noise-free images.

• 응용통계연구
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• 제33권6호
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• pp.813-821
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• 2020

최근 다양한 분야에서 사진, 동영상 등과 같이 비정형 데이터를 이용한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이 중에서도 영상을 활용하는 연구들은 영상에 포함된 정보를 사용하기 위하여 많은 영상처리 기법들을 사용하고 있다. 에지 검출은 영상에서 정보를 추출하기 위해 많은 영상처리 응용 프로그램에서 사용되는 기본 도구이다. 그러나 잡음이 포함된 영상은 에지와 잡음이 모두 고주파 성분을 가지고 있기 때문에 에지 검출을 수행하는 것은 매우 어렵다. 본 논문은 잡음이 감소된 에지를 추출하는 방법으로 선형모형과 표준편차를 이용하였다. 화소 블록에 포함된 화소들의 표준편차와 선형모형의 적합으로 얻어진 잔차에 대한 표준편차의 차이로 에지를 검출하였다. 에지 검출의 결과는 영상처리 분야에서 대표적으로 사용되는 소벨 에지 검출기의 결과와 비교하였다. 잡음이 포함되지 않은 영상은 소벨 에지 검출 결과와 제안한 에지 검출의 결과가 유사하게 나타나고, 제안한 방법이 다양한 수준의 잡음이 추가된 영상에서 잡음에 의한 에지가 적게 나타나는 것을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제13권2호
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• pp.515-523
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• 2000

본 논문에서는 변화점 문제(change-point problem)에 대한 통계적 방법들을 사용하여 에지를 검출하고자 한다. 이를 위해 $n\timesn$ 부분영상을 선택하고 선택된 영상이 농도값에서 유의한 차이가 있는 두 개의 영역으로 분할하는 경계에 대응되는 에지점(edge point)을 포함하는지에 대해 가설 검정을 한다. 에지 검출에 사용되는 통계적 방법은 이표본 Kolmogorov-Smirnov 검정에 기초해서 얻은 제안된 방법과 기존의 우도비(likelihood ratio)방법,비모수적인 Wolfe-Schechtman 방법 등이다. 위 방법들의 성능을 평가하기 위해 접음영상과 잡음없는 영상에 대해 실험을 실시하고 비교 분석한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.1635-1644
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• 1993

본 논문은 에지개선 필터들의 통계적인 특성과 에지 검출을 위한 전처리 연산자로서의 효용성을 분석한다. 분석 대상인 에지개선 필터들로는 비교와 선택을 수행하는 CS 필터, Hachimura와 Kuwahara가 개발한 HK 필터, 그리고 선택성 평균을 출력시키는 SA필터이며 이 필터들은 잡음 제거 능력 및 손상된 에지를 계단 모양의 에지로 개선시키는 역할을 수행하기 때문에 에지 검출기 사용전에 잡음화된 영상을 전처리하는데 효과적으로 사용될 수 있다. 수치해석을 통한 통계적 분석이 에지개선 필터들의 잡음 제거능력을 살펴보기 위하여 수행되며 에지 검출에 대한 전처리 필터링의 영향은 수치해석 방법을 통하여 얻어진 오류확률들을 중심으로 분석된다. 또한 백색잡음에 의하여 손상된 영상에 필터들을 사용하여 전처리를 수행한 후 Sobel 연산자와 LoG 연산자를 사용하여서 에지 검출전에 전처리기로서 사용된 에지개선 필터들은 후처리기로 사용된 에지 검출기의 성능을 향상시킬 수 있다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권6호
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• pp.1331-1346
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• 2018

Aiming at the problem that the gradient-based edge detection operators are sensitive to the noise, causing the pseudo edges, a triqubit-state measurement-based edge detection algorithm is presented in this paper. Combing the image local and global structure information, the triqubit superposition states are used to represent the pixel features, so as to locate the image edge. Our algorithm consists of three steps. Firstly, the improved partial differential method is used to smooth the defect image. Secondly, the triqubit-state is characterized by three elements of the pixel saliency, edge statistical characteristics and gray scale contrast to achieve the defect image from the gray space to the quantum space mapping. Thirdly, the edge image is outputted according to the quantum measurement, local gradient maximization and neighborhood chain code searching. Compared with other methods, the simulation experiments indicate that our algorithm has less pseudo edges and higher edge detection accuracy.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.553-563
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• 1996

Detecting edges is one of issues with essentialimprotance in the area of image analysis. An edge in an image is a boundary or contour at which a significant change occurs in image intensity. Edge detection has been studied in many addlications such as imagesegmentation, robot vision, and image compression. In this paper, we propose an automatic threshold selection scheme for edge detection and show its application to noise elimination. The scheme suggested here applied statistical properties of the noise estimated from a noisy image to threshold selection. Since a selected threshold value in the scheme depends on not the characgreistic of an orginal image but the statistical feature of added noise, we can remove ad-hoc manners used for selecting the threshold value as well as decide the value theoretically. Furthermore, that shceme can reduce the number of edge pixels either generated or lost by noise. an application of the scheme to noise elimination is shown here. Noise in the input image can be eliminated with considering the direction of each edge pixedl on the edge map obtained by applying the threshold selection scheme proposed in this paper. Achieving significantly improved results in terms of SNR as well as subjective quality, we can claim that the suggested method works well.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제3권2호
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• pp.217-225
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• 1996

We propose a line process for edge detection which is easy to implement foe Bayesian image restoration. Comparisons are made between the proposed method and the method suggesed by Geman and Geman (1984) in two cases, simple image and complicated image. We show that the proposed method improve images mainly at the edges.