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에지 edge

- 영상에 존재하는 물체 간 혹은 물체와 배경 사이의 경계

- 영상의 미분을 통해 구함

 

에지 검출 전 주의사항

- 잡음이 심한 경우 에지가 매우 커짐

=> 에지 검출전 스무딩 수행 필요

 

 

 

 

그라디언트 벡터 gradient vector

- 영상 f(y,x)에서 y방향에 대한 편도함수와 x방향에 대한 편도함수

 

 

에지 검출에 사용되는 마스크

- 그라디언트 계산에 사용됨.

- 단순한 마스크를 확장하여 스무딩 효과를 갖는 대표적인 마스크 3가지

- 로버츠 연산자 : 잘 안씀.

- 프레윗 연산자 : 위 아래 행과 열을 고려.

- 소벨 연산자 : 가장 많이 쓰임. 가까운 화소일수록 더 큰 가중치

- 아래의 그림은 로버츠, 소벨, 프레윗 연산자 순서

http://www.aistudy.com/robot/vision_niku.htm

 

 

 

그라디언트, 에지 강도, 그라디언트 방향

- 그라디언트로 에지 강도와 그라디언트 방향을 계산 가능

- 그라디언트 방향과 에지 방향의 관계 => 서로 수직

https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_imgproc/py_canny/py_canny.html

 

 

 

 

Marr의 알고리즘

- 1970년대까지 소벨 연산자가 많이 쓰임

- 가우시안 마스크의 분산에 따라 여러가지의 에지 영상을 얻을 수 있음

 

LOG Laplacian Of Gaussian

- 라플라시안 : 2차 편도함수의 합

- LOG 란 ? 기존 영상에 가우시안 필터를 컨볼루션 한 후 라플라시안을 적용하는 것

 => 여기서 사용하는 연산자를 LOG 연산자

https://www.researchgate.net/figure/LOG-filter-with-s-04-positive-and-negative_fig3_331446295

 

 

 

 

 

 

 

 

캐니 에지

- 1986년 발표.

- 기존의 에지 알고리즘들은 가장 좋아보이는 휴리스틱한 방법으로 찾음.

- 캐니 에지는 에지 검출을 최적화로 다룸

- 가우시안의 표준편차, 이력 임계값 T_high, T_low 가 주어지면 캐니 에지 영상을 획득 가능

 

 

 

 

 

에지 영상 비교

 

https://m.blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=bmk5133&logNo=80168358001&proxyReferer=https:%2F%2Fwww.google.com%2F

 

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