Edge detection

Ahn9807 (토론 | 기여)님의 2023년 2월 25일 (토) 10:52 판 (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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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 Filter라는 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.