영상 에지 검출을 위한 2차원 가변 디지털 필터 설계 = Design of 2-Dimensional adaptive digital filter for image edge detection
저자
발행사항
서울 : 동국대학교 일반대학원, 2022
학위논문사항
학위논문(박사)-- 동국대학교 일반대학원 : 전자전기공학과 2022. 8
발행연도
2022
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
서울
형태사항
64 p. ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 전준현
UCI식별코드
I804:11020-000000084976
DOI식별코드
소장기관
최근에는 웨이블릿 영역에서 직접적으로 간단한 계산을 이용한 에지 필터링 기술이 발전하고 있다. 이 기술은 영상 전체에 연산이 적용되어 빠르게 수행할 수 있는 장점이 있다. 그러나 연산에 쓰이는 웨이블릿 필터 계수가 고정되어 있기 때문에, 작은 노이즈에도 매우 취약한 단점을 갖는다. 또한, 에지와 노이즈를 구분하기가 어렵기 때문에, 끊어진 에지를 강제로 연결하거나 두꺼운 에지가 감지되면 강제로 끊어지는 문제가 있다. 따라서 복잡하고 노이즈에 강건하고 정확도를 높이기 위한 새로운 에지 웨이블릿 필터 설계가 요구된다.
본 논문은 효율적이고 정확한 에지 검출을 위해 가변 2차원 필터링 방법을 설명하고, 영상의 정확한 에지 검출을 위한 효과적인 2차원 웨이블릿 함수를 설계한다. 제안된 방식에서는 고정된 계수를 갖는 1차원 3-tap, 5-tap, 7-tap 웨이블릿 필터를 설계하고, 각각의 주파수 응답을 조절할 수 있는 파라메터를 추가했다. 이를 통해 설계된 1차원 필터를 각각 수평방향, 수직방향으로 배치 후 컨볼루션 연산을 통하여 새로운 2차원 구조의 적응형 에지 검출 필터를 설계 했다. 즉, 독립적인 파라메터의 값 조절을 통해 주파수 응답을 유연하게 변경할 수 있으며, 대상 이미지에 최적화가 가능하고, 기존의 방식보다 나은 성능을 보이는 것을 다양한 영상에 적용하여 실험으로 검증했다. 본 연구는 영상의 중요한 정보를 잃지 않고 정확한 에지를 추출할 수 있기에, 진단의료영상의 병증 검출, 자율주행의 차선 검출, 머신비전의 부품 결함 검출 등에 적용 될 수 있다.
Recently, edge-extraction-filtering techniques for the image edge detection have been reported because taking advantage of direct and simple computations in wavelet domain. However, there still remains a serious problem that reduces the accuracy of edge detection by using the non-adaptive wavelet filters. Therefore, a new wavelet filter design is needed to ensure an accuracy of edge detection.
This paper describes a noble 2-dimensional(2-D) edge-extraction filtering method for the efficient and accurate edge detection and allows an explicit 2-D wavelet function for the exact edge detection of images. The proposed 2-D wavelet filters are characterized by an adaptively controllable edge-frequency parameter and potentially leads to improved edge detection accuracy (even noisy diagnostic-medical images). It can be concluded that this new approach allows more flexible and affordable edge-detection systems to be built, and it helps solve limited filter-design problems due to obtaining desired 2-D wavelet edge-extraction filters for the exact edge detection of images.
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