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영상에서 웨이블렛 기반 로컬 히스토그램 분석을 이용한 에지검출Wavelet-Based Edge Detection Using Local Histogram Analysis in Images

Other Titles
Wavelet-Based Edge Detection Using Local Histogram Analysis in Images
Authors
박민준권민준김기훈심한슬김동욱임동훈
Issue Date
2011
Publisher
한국통계학회
Keywords
Wavelet; wavelet transform; local histogram analysis; Mallat detector; edge detection.; 웨이블렛; 웨이블렛 변환; 로컬 히스토그램 분석; Mallat 방법; 에지검출.
Citation
응용통계연구, v.24, no.2, pp 359 - 371
Pages
13
Indexed
KCI
Journal Title
응용통계연구
Volume
24
Number
2
Start Page
359
End Page
371
URI
https://scholarworks.gnu.ac.kr/handle/sw.gnu/24483
ISSN
1225-066X
2383-5818
Abstract
영상에서 에지검출은 영상분할 및 물체인식 등을 위한 영상처리의 전처리 과정으로 매우 중요한 단계이다. 본 논문에서는 영상에서 에지검출을 위해 웨이블렛 기반 하에서 로컬 히스토그램 분석을 이용한 새로운 에지검출법을 제안하고자 한다. 지금까지 웨이블렛 기반 에지검출은 수직과 수평성분으로부터 기울기 벡터를 구하고 임계값은 주로 글로벌 히스토그램 임계값 처리를 통하여 구하였다. 본 논문에서는 수직과 수평성분 외에 대각선 성분을 고려하여 기울기 벡터를 구하고 일반적인 영상에 적합한 로컬 히스토그램 임계값 처리를 통하여 임계값을 구하였다. 제안된 에지검출법의 성능 평가를 위해 기존의 Sobel 방법, Canny 방법, Scale Multiplication 방법 그리고 Mallat의 웨이블렛 방법 등과 비교하였다. 영상실험 결과 제안된 방법은 잡음이 많고 적음에 관계없이 에지검출이 뛰어난 반면에 Canny 방법과 Sobel 방법은 잡음이 많을수록 급격하게 성능이 떨어짐을 알 수 있었다. 그리고 제안359된 방법은 Scale Multiplication 방법과 Mallat 방법보다 좋은 성능을 갖고 있음을 알 수 있었다.
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