4.3 항로 생성 이미지 처리 기법
4.3.2 가장자리 추출 알고리즘
(4.16)
,
(4.17)
Laplacian 알고리즘은 2차 미분을 이용하여 가장자리를 검출하는 방법으로 식 (4.18)과 같다. 또한, 검출하기 위한 선택 영역을 나타내는 윈도우는 (4.19) 다. Laplacian은 1차 미분에서 민감하게 반응하는 단점을 보완하기 위해 고 안되었다(Gonzalez et al, 2009).
∆
(4.18)
(4.19)
Canny 알고리즘은 가우시안 필터를 사용하여 노이즈를 제거하고 가장 낮 은 오류를 가지고 있으며, 가장자리 선들의 위치가 가능한 정확히 측정된다.
또한 algorithm 처리 구조가 복잡하여 실행시간이 오래 걸리는 단점이 있다 (Canny, 1987). Canny 알고리즘의 처리과정은 4가지 단계로 나눌 수 있다.
첫째, 노이즈를 제거하기 위해 가우시안 필터를 적용하여 이미지를 부드럽게 한다. 모든 가장자리 탐지 결과는 이미지의 노이즈에 쉽게 영향을 받기 때문 에 노이즈를 필터링하여 잘못된 탐지를 방지해야 한다. 이미지를 부드럽게 만들기 위해 가우시안 필터 커널을 사용한다.
크기 × 의 가우시안 필터 커널의 경우, 식 (4.20)과 같다.
, ≤ ≤ (4.20)
그리고 식 (4.21)은 가우시안 필터 마스크 × 는 가장 적합한 크기이지만, 특정 상황에 따라 달라 질 수 있다.
(4.21)
둘째, 가우시안 필터로 노이즈가 제거된 이미지를 수평, 수직방향으로 각 방향의 이미지의 기울기를 획득한다. 이 방법은 Sobel과 동일한데, 수평방향 의 기울기를 , 수직방향의 기울기를 일 때 기울기는
와 같다. 이때, 기울기의 각도를 구하는 식은 (4.22)와 같다.
arctan
(4.22)
셋째, 항로 가장자리 생성에 기여하지 아니한 픽셀을 제거하기 위해 이미 지 전체를 스캔한다. KDE 이미지를 스캔하는 동안 기울기 방향으로 스캔구 역에서 기울기의 최댓값을 가진 픽셀을 찾는다. Fig. 4.10에서 은 수직방 향의 가장자리에 있는 픽셀이고 기울기는 수평방향이다. 는 기울기 방향에 놓인 픽셀이다. 지점에서 기울기 값이 보다 값이 큰지 아닌
지 검사하며 에서의 값이 가장 크면 다음 단계로 넘어가고 그렇지 않다면 0으로 만든다.
Fig. 4.10 Description that sets the value of a pixel
넷째, Hyteresis 임계값 선정 단계로서 바로 전 단계의 작업이 실제로 항로 의 가장자리인지 아닌지 판단한다. 임계값을 MinVal, MaxVal 2개로 설정하고 MaxVal 보다 높은 부분은 확실한 가장자리이며 MinVal 보다 낮은 부분은 가 장자리가 아니라고 판단한다. Fig. 4.11의 는 MaxVal 보다 위에 있으므로 확실한 가장자리이며 , 는 MinVal과 MaxVal 사이에 있는 픽셀이다. 이 곳에서 는 확실한 가장장리와 연결되어 있고, 는 연결되어 있지 않아
는 제거하고 는 남겨둔다.
Fig. 4.11 Hysteresis thresholding description
이러한 단계를 모두 수행하면 KDE 이미지에서 항로의 가장자리로 판단된 부분만 남게 된다. Fig. 4.12는 앞서 나열한 항로 가장자리 추출 알고리즘을 적용한 분석 결과를 Sobel, Laplacian 그리고 Canny 으로 나타낸 것이다. Fig.
4.12에서 Sobel 알고리즘으로 추출한 결과 항로의 가장자리가 많이 제거되어 항로 생성에 적합하지 않음을 알 수 있다. Laplacian 알고리즘과 Canny의 분 석 결과는 서로 유사한 결과를 보이지만, Canny 알고리즘이 노이즈 필터링 과 항로 이외의 구역을 제외하는 등 보다 정확한 가장자리의 추출이 가능하 므로 본 연구에서는 Canny 알고리즘 적용 결과를 기반으로 항로의 코너를 추출하고자 한다.
(a) Sobel algorithm Class 1 (b) Sobel algorithm Class 2
(c) Laplacian algorithm Class 1 (d) Laplacian algorithm Class 2
(e) Canny algorithm Class 1 (f) Canny algorithm Class 2 Fig. 4.12 Results of the boundary extraction using an edge extraction algorithm