Journal of the Korea Society of Computer and Information (한국컴퓨터정보학회논문지)

Korean Society of Computer Information (한국컴퓨터정보학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

Improvement of Edge Detection Using Mean Shift Algorithm

Mean Shift 알고리즘을 활용한 경계선 검출의 향상

  • 신성윤 (군산대학교 컴퓨터정보공학과) ;
  • 이창우 (군산대학교 컴퓨터정보공학과) ;
  • 이양원 (군산대학교 컴퓨터정보공학과)
  • Published : 2009.06.30
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

Edge detection always influenced by the noise of original image, therefore need some methods to eliminate them in advance, and the Mean Shift algorithm has the smooth function which suit for this purpose, so adopt it to fade out the unimportant information and the sensitive noise portions. Above all, we use the Canny algorithm to pick up the contour of the objects we focus on. And, take tests and get better result than the former sole Canny algorithm. This combination method of Mean Shift algorithm and Canny algorithm is suitable for the edge detection processing.

경계선 검출은 항상 원 이미지의 노이즈에 의해 영향을 받으므로 사전에 노이즈들을 제거하는 방법들이 필요하다. 그리고 Mean Shift 알고리즘은 이러한 목적에 알맞은 smooth 함수를 가지고 있고, 그래서 중요하지 않은 정보와 노이즈에 민감한 부분들을 점차 제거하는 방법들을 택하고 있다. 우선 Canny 알고리즘을 사용하여 객체의 윤곽선을 추출하는데 초점을 맞추었다. 그리고 알고리즘을 테스트 하고 이전의 단독 Canny 알고리즘보다 우수한 결과를 얻었다. 따라서 Mean Shift 알고리즘과 Canny 알고리즘이 조합된 방법은 경계선 검출 처리에 적당함을 말한다.

Keywords

References

  1. E. Smirni, and G. Ciardo, "Workload-Aware Load Balancing for Cluster Web Servers," IEEE Trans. on Parallel and Distributed Systems, Vol. 16, No. 3, pp. 219-232, March 2005. https://doi.org/10.1109/TPDS.2005.38
  2. G. Economou, "Detecting edges using density value", Electronics Letters, 2004.
  3. L.R. Liang, C.G. Looney, "Competitive fuzzy edge detection," Applied Soft Computing 3, pp. 123 - 137, 2003. https://doi.org/10.1016/S1568-4946(03)00008-5
  4. Z.J. Hou, G.W. Wei, "A new approach to edge detection," Pattern Recognition 35 pp. 1559-1570, 2002. https://doi.org/10.1016/S0031-3203(01)00147-9
  5. S. Konishi and A. L. Yuille and James M. Coughlan and Song Chun Zhu, "Statistical edge detection: learning and evaluating edge cues," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 25, pp. 57-74, 2003. https://doi.org/10.1109/TPAMI.2003.1159946
  6. SongWang, Feng Ge, and Tiecheng Liu, "Evaluating Edge Detection through Boundary Detection," EURASIP Journal on Applied Signal Processing Volume 2006, Article ID 76278, Pages 1 - 15, 2006. https://doi.org/10.1155/ASP/2006/96421
  7. Cheolhwon Kim, Jiyoung Park, Juneho Yi, "Structured Light Based Depth Edge Detection for Object Shape Recovery," Proceedings of the 2005 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2005.