Abstract
Edge detection is one of image processing techniques applied for a variety of purposes in a number of areas and it is used as a necessary pretreatment process in most applications. Detect this edge has been conducted in various fields at domestic and international. In the conventional edge detection methods, there are Sobel, Prewitt, Roberts and LoG, etc using a fixed weights mask. Since conventional edge detection methods apply the images to the fixed weights mask, the edge detection characteristics appear somewhat insufficient. Therefore in this study, to complement this, preprocessing using gray-level transformation function and algorithm finding final edge using maximum and minimum value of estimated mask by local mask are proposed. And in order to assess the performance of proposed algorithm, it was compared with a conventional Sobel, Roberts, Prewitt and LoG edge detection methods.
에지 검출은 대부분의 영상 처리에서 중요한 전처리 과정으로서, 물체의 크기, 위치, 방향 등을 포함한 여러 특징 정보를 검출하는 영상 처리 기법이다. 이러한 에지 검출은 국내외 여러 분야에서 발전되고 있다. 널리 알려진 기존의 에지 검출 방법에는 고정된 가중치 값으로 구성된 마스크를 이용한 Sobel, Prewitt, Roberts, LoG 등이 있다. 이러한 기존의 에지 검출 방법들은 가중치가 고정된 마스크를 영상에 적용하기 때문에 다소 에지 검출 특성이 미흡하게 나타난다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해, 그레이 레벨 변환 함수를 적용한 후, 국부 마스크로부터 추정 마스크를 구하여 그 마스크의 최대값 및 최소값을 이용하여 에지를 구하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해, 기존의 Sobel, Roberts, Prewitt, LoG 에지 검출 방법들과 비교하였다.
