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명암 영상에서 경계 찾기
기울기-크기 경계 검출 방법(소벨, 프루이트 및 로버츠)의 경우 edge
는 threshold
를 사용하여, 계산된 기울기 크기를 이진화합니다.
LoG(가우스-라플라시안)를 포함한 영점교차 방법에서 edge
는 threshold
를 영점교차에 대한 임계값으로 사용합니다. 즉, 0을 넘나드는 값의 변화가 크면 경계이고, 값의 변화가 적으면 경계가 아닙니다.
캐니 방법은 기울기에 두 개의 임계값(낮은 경계 감도에는 높은 임계값, 높은 경계 감도에는 낮은 임계값)을 적용합니다. edge
는 낮은 감도 결과로 시작한 다음 감도를 증가시켜, 높은 감도 결과의 연결된 경계 픽셀을 포함시킵니다. 이렇게 하면 검출된 경계 간의 간격을 메우는 데 도움이 됩니다.
어떤 경우든 edge
는 입력 데이터에 따라 발견적 방식으로 디폴트 임계값을 선택합니다. 임계값을 다르게 하는 가장 좋은 방법은 edge
를 한 번 실행하여, 계산된 임계값을 두 번째 출력 인수로 캡처하는 것입니다. 그런 다음, edge
에서 계산된 값부터 시작하여, 경계 픽셀을 더 적게 검출하도록 임계값을 더 높게 조정하거나 경계 픽셀을 더 많이 검출하도록 임계값을 더 낮게 조정합니다.
[1] Canny, John, "A Computational Approach to Edge Detection," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. PAMI-8, No. 6, 1986, pp. 679-698.
[2] Lim, Jae S., Two-Dimensional Signal and Image Processing, Englewood Cliffs, NJ, Prentice Hall, 1990, pp. 478-488.
[3] Parker, James R., Algorithms for Image Processing and Computer Vision, New York, John Wiley & Sons, Inc., 1997, pp. 23-29.