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그레이스케일 형태학 기반 방향성 구조적 요소의 가중치 엔트로피를 적용한 영상에지 검출 알고리즘
Image Edge Detection Algorithm applied Directional Structure Element Weighted Entropy Based on Grayscale Morphology

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  • 발행기관
    중소기업융합학회 바로가기
  • 간행물
    융합정보논문지(구 중소기업융합학회논문지) KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제11권 제2호 (2021.02)바로가기
  • 페이지
    pp.41-46
  • 저자
    상유, 조준호, 문성룡
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A390704

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원문정보

초록

영어
The method of the edge detection algorithm based on grayscale mathematical morphology has the advantage that image noise can be removed and processed in parallel, and the operation speed is fast. However, the method of detecting the edge of an image using a single structural scale element may be affected by image information. The characteristics of grayscale morphology may be limited to the edge information result of the operation result by repeatedly performing expansion, erosion, opening, and containment operations by repeating structural elements. In this paper, we propose an edge detection algorithm that applies a structural element with strong directionality to noise and then applies weighted entropy to each pixel information in the element. The result of applying the multi-scale structural element applied to the image and the result of applying the directional weighted entropy were compared and analyzed, and the simulation result showed that the proposed algorithm is superior in edge detection.
한국어
그레이스케일 수학적 형태학에 기초한 에지 검출 알고리즘의 방법은 영상 노이즈를 제거와 병렬처리 가능 하고 연산속도가 빠르다는 장점을 갖고 있다. 그러나 단일 구조적 스케일 요소를 사용하여 영상의 에지 검출을 하는 방법은 영상정보에 따라서 영향을 받을 수 있다. 그레이스케일 형태학의 특성은 구조적원소를 반복하여 확장, 침식, 열림, 담힘 연산을 함으로써 연산 결과 에지정보 결과에 제한적일 수 있다. 본 논문에서 잡음에 강인한 방향 성을 갖는 구조적원소를 적용한 후 원소내의 각 픽셀 정보에 가중치 엔트로피를 적용하는 에지 검출 알고리즘을 제안한다. 영상에 적용하는 멀티 스케일 구조적 요소를 적용한 결과와 방향성 가중치 엔트로피를 적용한 연산결과 를 비교분석하였으며, 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 에지 검출에서 우수함을 보였다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 그레이 스케일 형태학적 이론
3. 가중치 엔트로피 이론
4. 방향성 SE(Structure Element)
5. 알고리즘 구현
6. 실험 결과
7. 결론
REFERENCES

키워드

형태학 엔트로피 이미지 노이즈 제거 에지 추출 매개 변수 추출 Morphology Entropy Image Denoising Edge Extraction Parameter Extraction

저자

  • 상유 [ Yu Chang | 원광대학교 전자공학과 박사과정 ]
  • 조준호 [ JoonHo Cho | 원광대학교 전자융합공학과 부교수 ]
  • 문성룡 [ SungRyong Moon | 원광대학교 전자공학과 교수 ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    중소기업융합학회 [Convergence Society for SMB]
  • 설립연도
    2011
  • 분야
    공학>공학일반
  • 소개
    본 회는 정보기술을 다양한 산업 분야에 융합하는 정책 및 관련 기술들을 개발하고 보급함으로써 중소기업 발전은 물론 이를 통한 국가발전과 국제협력 증진에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    융합정보논문지(구 중소기업융합학회논문지) [Journal of Convergence for Information Technology]
  • 간기
    월간
  • pISSN
    2586-1816
  • eISSN
    2586-4440
  • 수록기간
    2011~2022
  • 십진분류
    KDC 004 DDC 004

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