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
그라디언트, 에지 강도, 그라디언트 방향
- 그라디언트로 에지 강도와 그라디언트 방향을 계산 가능
- 그라디언트 방향과 에지 방향의 관계 => 서로 수직
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
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
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