Ahn9807: 새 문서: 분류: 컴퓨터 비전 == 개요 == 표면에 저장된 여러 정보로 인해 생긴 이미지의 가장자리를 찾아내는 기술을 말한다. 좋은 Edge Detector란 엣지를 잘 검출하면서도 노이즈에 눈감한 것을 말한다. == 방법 == 우선 약간의 가우시안 브러를 통해서 이미지의 노이즈를 줄인다. 가우시안 커널을 미분한 것을 convolution해서 엣지를 구할 수도 있지만, 검출된 엣지가 브러하게...

2023-02-25T10:52:24Z

새 문서: 분류: 컴퓨터 비전 == 개요 == 표면에 저장된 여러 정보로 인해 생긴 이미지의 가장자리를 찾아내는 기술을 말한다. 좋은 Edge Detector란 엣지를 잘 검출하면서도 노이즈에 눈감한 것을 말한다. == 방법 == 우선 약간의 가우시안 브러를 통해서 이미지의 노이즈를 줄인다. 가우시안 커널을 미분한 것을 convolution해서 엣지를 구할 수도 있지만, 검출된 엣지가 브러하게...

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[[분류: 컴퓨터 비전]]

== 개요 ==
표면에 저장된 여러 정보로 인해 생긴 이미지의 가장자리를 찾아내는 기술을 말한다. 좋은 Edge Detector란 엣지를 잘 검출하면서도 노이즈에 눈감한 것을 말한다.

== 방법 ==
우선 약간의 가우시안 브러를 통해서 이미지의 노이즈를 줄인다. 가우시안 커널을 미분한 것을 convolution해서 엣지를 구할 수도 있지만, 검출된 엣지가 브러하게 보인다는 한계가 있다.

필터를 이용한 Local Edge detection은 기존의 방식으로 잘 작동하였지만, 현재는 점차 Global한 정보를 이용하는 방식으로 나가는 중이다.

=== [[Canny Edge detector]] ===
가장자리 검출의 제일 기본이 되는 방식이다.

1. 우선 이미지를 Gray Scale로 만든다.

2. 다음 이미지를 x,y 방향에 대해서 가우시안 필터의 derivative를 적용한다. [[Sobel Filter]]라는 작업으로 이 작업을 한번에 할 수 있다. 또한 이러한 그라디언트의 방향을 찾아 놓는다.

3. 그후 최대값이 아닌 픽셀의 값을 0으로 만든다. 이 말은 하나의 그라디언트 방향에서 제일 큰 픽셀의 값만 남겨놓고, 나머지 픽셀의 값을 0으로 만드는 작업을 하는 것이다.

4. 마지막으로 미리 설정된 min값과 max값을 이용하여 min미만은 삭제하고 max이상은 1로 만들며 그 사이에 있는 값들은 연결성을 파악하여 1로 만들던가 0으로 만든다.

총 4단계를 통하여 Canny Edge detector가 작동하게 된다.

Edge detection - 편집 역사