에지 분류 CNN 을 이용한 U-Net 기반 에지 검출

저작시기 2019.08 |등록일 2019.08.14 파일확장자어도비 PDF (pdf) | 6페이지 | 가격 6,000원
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서지정보

발행기관 : 제어로봇시스템학회 수록지정보 : 제어로봇시스템학회 논문지 / 25권 / 8호
저자명 : 최경훈, 하종은

목차

Abstract
I. 서론
II. 학습 데이터 생성을 위한 에지 분류 CNN
III. U-Net을 이용한 에지 생성
IV. 실험 결과
V. 결론
REFERENCES

영어 초록

Edge detection is the first necessary step in image processing for object segmentation, detection, and recognition. The Canny algorithm is widely used filter-based approach, but it requires the correct adjustment of its parameters according to the variations in images. In this paper, we propose a method that is consisted of two steps for the robust detection of edges in an image. The proposed algorithm adopts convolutional neural networks that can handle the diverse variations caused by illumination, pose, and scale change. First, we train a convolutional neural network to decide whether a given input edge image is good or not. We can generate as many training images as we want using this network. Finally, U-Net is used to generate an edge image using a gray image as input. Experimental results show the robustness of the proposed algorithm for images acquired under outdoor and indoor environments.

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