Ahn9807: 새 문서: 분류:레스터 그래픽스 == 개요 == 가장 자리 검출 알고리즘으로써, 1968년 스탠포드 인공지능 연구소에서 어원 소벨이 고안해낸 알고리즘이다. 33 행렬을 이용하여 이미지와 Convolution연산을 하여 중심을 기준으로 각방향의 앞뒤의 값을 비교하여 변화량을 검출해 낸다. == 수학적 설명 == : $\mathbf{G}_x = \begin{bmatrix} +1 & 0 & -1 \\ +2 & 0 & -2 \\ +1 & 0 & -1 \end{bmatrix} ...$

2023-02-25T10:58:50Z

새 문서: 분류:레스터 그래픽스 == 개요 == 가장 자리 검출 알고리즘으로써, 1968년 스탠포드 인공지능 연구소에서 어원 소벨이 고안해낸 알고리즘이다. 3*3 행렬을 이용하여 이미지와 Convolution연산을 하여 중심을 기준으로 각방향의 앞뒤의 값을 비교하여 변화량을 검출해 낸다. == 수학적 설명 == :<math> \mathbf{G}_x = \begin{bmatrix} +1 & 0 & -1 \\ +2 & 0 & -2 \\ +1 & 0 & -1 \end{bmatrix} *...

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[[분류:레스터 그래픽스]]

== 개요 ==
가장 자리 검출 알고리즘으로써, 1968년 스탠포드 인공지능 연구소에서 어원 소벨이 고안해낸 알고리즘이다. 3*3 행렬을 이용하여 이미지와 Convolution연산을 하여 중심을 기준으로 각방향의 앞뒤의 값을 비교하여 변화량을 검출해 낸다.

== 수학적 설명 ==
:<math>
\mathbf{G}_x = \begin{bmatrix}
+1 & 0 & -1 \\
+2 & 0 & -2 \\
+1 & 0 & -1
\end{bmatrix} * \mathbf{A}
\quad
\mbox{and}
\quad
\mathbf{G}_y = \begin{bmatrix}
+1 & +2 & +1\\
0 & 0 & 0 \\
-1 & -2 & -1
\end{bmatrix} * \mathbf{A}

</math>
여기서 Gx 는 x축의 변화량을, Gy는 y축의 변화량을 계산해낸다. 이렇게 각 축별로 변화량을 계산해 낸뒤, 두 축의 변화량의 절대값을 더하면 최종적인 변화량을 계산해 낼 수 있다.

또한 위의 행렬을 다른식으로 표현하면
:<math>
\mathbf{G}_x = \begin{bmatrix}
1 \\
2 \\
1
\end{bmatrix} * \left ( \begin{bmatrix}
+1 & 0 & -1
\end{bmatrix} * \mathbf{A} \right )
\quad \mbox{and} \quad
\mathbf{G}_y = \begin{bmatrix}
+1 \\
0 \\
-1
\end{bmatrix} * \left ( \begin{bmatrix}
1 & 2 & 1
\end{bmatrix} * \mathbf{A} \right )
</math>
다음과 같이 표현되는데, 이는 A의 변화량을 계산한뒤, 평균을 내는 연산과 같다.

즉 3 * 3 커널을 사용하는 컨벌루션 연산으로 미분의 근사값을 계산하여 변화량을 계산하고 그에따라서 최종적인 가장자리를 검출해 내는 것이다.

Sobel edge detection - 편집 역사