영상처리 - Edge Detection

소개

Edge Detection
Gradient Operator의 기본개념 및 정의

목차

1. 예습
2. 실험부품 및 측정기
3. 실험 방법 및 과정
4. 실험 결과

본문내용

1. 예습 : Gradient Operator의 기본개념 및 정의

ㅇ Edge란?
- 에지는 영상의 밝기가 낮은 값에서 높은 값으로, 이와 반대로 변하는 지점에 존재하는 부분.
- 영상안에 있는 객체의 경계(Boundary)를 가리키는 것
- 모양(Shape), 방향성(Direction)을 탐지할 수 있는 등 여러 가지 중요한 정보가 들어 있다.

ㅇ 1차 미분
일반적인 기울기 연산자는 수평과 수직 에지를 검출한다. 이러한 연산자는 회선 기법에 의해 수행된다. 일반적인 회선 마스크는 아래 그림과 같다. 행 검출기는 , 열 검출기는 이다. 에지는 화소값이 급격하게 변화하는 부분이기 때문에, 변화 분을 탐지해내어 계산한다.

<중 략>

- 에지의 방향을 단일화 시켜, 모든 방향에 대하여 큰 값을 가지게 한다. 다른 연산자보다 더욱 두드러진 에지를 추출한다. 추출된 에지 윤곽선이 폐곡선을 이루된다. 결과 영상은 에지 부분에서 부호가 바뀌게 된다. 이러한 부호의 변화를 영교차(zero crossing)라고 한다. 회선 연산 후 영상에 대한 영교차가 발생되는 곳을 찾아서 그에 따라 출력 화소값을 설정해야 한다. 다음 코드는 영교차를 찾고 에지 맵에 대한 출력 화소를 생성한다.
- 에지 검출기로서 라플라시안의 연산자가 가진 한 가지 문제점은 잡음에 민감하다는 것이다. 이러한 이유 때문에 단순한 영교차 처리의 결과는 실제 존재하는 것보다 더 많은 에지를 산출한다. 이러한 경우에는 에지의 크기를 비교하여 임계값 이상일 경우에 에지로 정의할 수 있도록 임의의 임계값을 사용해야 한다.

Laplacian of Gaussian (LoG)
- 잡음에 덜 민감한 2차 미분 에지 검출기는 라플라시안-가우시간 연산자이다. 이것은 라플라시안을 적용하기 전에 가우시안 스무딩을 수행한다. 라플라시안과 가우시안 연산은 다음과 같은 형태의 마스크를 이용하여 회선함으로써 수행될 수 있다.

참고자료

· 없음