KR101531204B1 - 실시간 지향성 에지 검출 방법 - Google Patents

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박동선
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Abstract

본 발명은 최소한의 연산량과 연산 시간만을 소요하도록 할 수 있는 새로운 방식의 지향성 에지 검출 방법에 관한 것으로,
상기 지향성 에지 검출 방법은 입력 영상을 서로 반대되는 두 방향으로 각각 패딩하여, 제1 방향으로 쉬프트된 목적 영상과 상기 제1 방향과 반대되는 제2 방향으로 쉬프트된 참조 영상을 생성하는 단계; 상기 목적 영상과 상기 참조 영상간 뺄셈 연산을 수행하여 뺄셈 결과 영상을 획득하는 단계; 및 상기 뺄셈 결과 영상에서 상기 목적 영역의 패딩 영역을 제거하여 지향성 에지 정보를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

실시간 지향성 에지 검출 방법{METHOD FOR REAL-TIME ORIENTED EDGE DETECTION}
본 발명은 실시간 지향성 에지 검출 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 보다 신속하게 지향성 에지를 검출할 수 있도록 하는 실시간 지향성 에지 검출 방법에 관한 것이다.
에지 검출은 영상 밝기가 급격히 변화되는 포인트 또는 불연속되는 포인트를 검출하기 위한 것이다.
이미지 밝기가 급격히 변하는 포인트는 에지를 의미하는 곡선 집합으로 구성된다. 특히 에지의 크기와 방향에 관한 정보는 특징점과 객체와 같은 영역의 설명에 중요한 요소가 된다. 더하여, 지향성 에지로부터 얻을 수 있는 로컬 정보는 LBP(Local Binary Pattern)과 LGP(Local Gradient Pattern)와 같은 텍스처(texture) 인코딩에 매우 유용하다.
Prewitt, Sobel, Robinson 및 Kirsch 과 같이 지향성 에지 검출을 위한 콤파스 오퍼레이터(Compass operator)라고 불리는 커널들(kernels)이 있는 데, 이들 모두는 컨볼루션 기반으로 연산을 수행하므로, 상당히 긴 연산 시간이 필요로 하는 단점이 있다. 예를 들어, 256×256 화소의 영상을 3×3 커널을 통해 8 가지 방향의 에지 검출을 하고자 한다면, 총 4,718,592((256×256×3×3)×8) 번의 곱셈과 덧셈을 수행해야 한다.
또한, 커널 사이즈와 연산 시간은 비선형적 특징을 가지는 데, 이는 커널 크기에 따라 에지 검출을 위한 곱셈 횟수(예를 들어, N에서 N2로 증가됨, 이때 N은 커널 크기임)가 급격이 증가되기 때문이다. 즉, 커널 사이즈를 선형적으로 증가시키더라도, 연산 시간은 비선형적으로 증가되는 문제가 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 최소한의 연산량과 연산 시간만을 소요하도록 할 수 있는 새로운 방식의 지향성 에지 검출 방법을 제공하고자 한다.
또한, 본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 과제를 해결하기 위한 수단으로서, 본 발명의 일 실시 형태에 따르면, 입력 영상을 서로 반대되는 두 방향으로 각각 패딩하여, 제1 방향으로 쉬프트된 목적 영상과 상기 제1 방향과 반대되는 제2 방향으로 쉬프트된 참조 영상을 생성하는 단계; 상기 목적 영상과 상기 참조 영상간 뺄셈 연산을 수행하여 뺄셈 결과 영상을 획득하는 단계; 및 상기 뺄셈 결과 영상에서 상기 목적 영역의 패딩 영역을 제거하여 지향성 에지 정보를 획득하는 단계를 포함하는 실시간 지향성 에지 검출 방법을 제공한다.
상기 목적 영상과 참조 영상을 생성하는 단계는
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Figure 112013081509607-pat00002
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중 하나의 매트릭스를 이용하여 상기 목적 영상을 생성하고, 상기 목적 영상 생성에 사용된 매트릭스와 반대되는 방향성을 가지는 매트릭스를 이용하여 상기 참조 영상을 생성할 수 있다.
또한, 상기 목적 영상을 생성하는 단계는
Figure 112013081509607-pat00009
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Figure 112013081509607-pat00010
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중 하나의 매트릭스를 이용하여 상기 목적 영상을 생성하고, 상기 목적 영상 생성에 사용된 매트릭스와 반대되는 방향성을 가지는 매트릭스를 이용하여 상기 참조 영상을 생성할 수 있다.
뿐 만 아니라, 상기 목적 영상을 생성하는 단계는
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Figure 112013081509607-pat00018
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중 하나의 매트릭스를 이용하여 상기 목적 영상을 생성하고, 상기 목적 영상 생성에 사용된 매트릭스와 반대되는 방향성을 가지는 매트릭스를 이용하여 상기 참조 영상을 생성할 수 있다.
더하여, 상기 목적 영상을 생성하는 단계는
Figure 112013081509607-pat00025
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Figure 112013081509607-pat00026
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중 하나의 매트릭스를 이용하여 상기 목적 영상을 생성하고, 상기 목적 영상 생성에 사용된 매트릭스와 반대되는 방향성을 가지는 매트릭스를 이용하여 상기 참조 영상을 생성할 수 있다.
상기 과제를 해결하기 위한 수단으로서, 본 발명의 다른 실시 형태에 따르면, 입력 영상에 대한 패딩 기반의 쉬프팅 연산과 뺄셈 연산을 N(2≤N≤8인 자연수)개의 방향으로 동시 수행하여 N개의 지향성 에지 검출 정보를 병렬 획득하는 단계; 및 상기 N개의 지향성 에지 검출 정보를 모두 더하여 확장된 지향성 에지 검출 영상을 획득하는 단계를 포함하는 실시간 지향성 에지 검출 영상 검출 방법을 제공한다.
상기 입력 영상에 대한 패딩 기반의 쉬프팅 연산은 상기 입력 영상을 서로 반대되는 두 방향으로 각각 패딩하여, 제1 방향으로 쉬프트된 목적 영상과 상기 제1 방향과 반대되는 제2 방향으로 쉬프트된 참조 영상을 생성할 수 있다.
상기 뺄셈 연산은 상기 목적 영상과 상기 참조 영상간 뺄셈 연산을 수행하여 뺄셈 결과 영상을 획득한 후, 상기 뺄셈 결과 영상에서 상기 목적 영역의 패딩 영역을 제거하여 지향성 에지 정보를 획득할 수 있다.
본 발명에서는 패딩 기반의 쉬프팅 연산과 뺄셈 연산만으로 지향성 에지 정보를 검출할 수 있도록 함으로써, 연산량과 연산 시간이 획기적으로 감소될 수 있도록 한다.
또한 본 발명에서는 8가지 방향으로 지향성 에지 정보를 검출할 수 있도록 함으로써, 지향성 에지 정보의 검출 결과가 보다 정확해지도록 한다.
뿐 만 아니라 8가지 방향으로 지향성 에지 정보를 동시에 검출하고 합하여, 확장된 지향성 에지 정보 검출할 수 있도록 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 지향성 에지 검출 방법을 도시한 방법이다.
도 2 및 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 패딩 기반의 쉬프팅 연산의 개념을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 제1 지향성 에지 검출기와 로버츠 지향성에지 검출기를 비교한 도면이다.
도 5는 본 발명의 제1 내지 제4 지향성 에지 검출기들과 기존의 지향성에지 검출기들의 에지 검출 결과들을 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 제1 내지 제4 지향성 에지 검출기들의 성능을 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 실시간 지향성 에지 검출 방법을 도시한 도면이다.
본 발명의 목적 및 효과, 그리고 그것들을 달성하기 위한 기술적 구성들은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.
그리고 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다.
그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있다. 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 지향성 에지 검출 방법을 도시한 방법이다.
먼저, 단계 S1에서는 패딩 기반의 쉬프팅 연산을 통해 입력 영상에 대응되는 쉬프팅 영상쌍을 획득한다. 즉, 입력 영상을 서로 반대되는 두 방향으로 각각 패딩하여 제1 방향으로 쉬프팅된 목적 영상(targe image)과, 제1 방향과 반대되는 제2 방향으로 쉬프팅된 참조 영상(reference image)을 생성한다.
참고로, 입력 영상의 특정 방향을 패딩하면, 입력 영상은 패딩 방향과 반대되는 방향으로 쉬프팅되는 효과가 나타난다. 이에 본 발명에서는 입력 영상을 제1 방향을 패딩하여 제1 방향과 반대되는 제2 방향으로 쉬프팅된 목적 영상(targe image)을 생성하고, 입력 영상을 제2 방향을 패딩하여 제1 방향으로 쉬프팅된 참조 영상(reference image)을 생성하도록 한다.
단계 S2에서는 목적 영상(targe image)와 참조 영상(reference image)간 화소별 뺄셈 연산을 수행한다. 즉, 화소 단위로, 목적 영상(targe image)에서 참조 영상(reference image)의 화소 값을 빼 새로운 영상(즉, 뺄셈 결과 영상)을 생성한다.
단계 S3에서는 뺄셈 결과 영상에서 목적 영상(targe image)의 패딩 영역을 제거하여 지향성 에지 정보를 획득한다.
이와 같이 본 발명에서는 패딩 기반의 쉬프팅 연산과 뺄셈 연산만으로 지향성 에지 정보를 검출할 수 있도록 함으로써, 연산량과 연산 시간이 획기적으로 감소될 수 있도록 한다.
본 발명은 도 1의 에지 검출 방법을 이용하여 총 8가지 방향의 향성 에지 검출을 수행할 수 있다. 즉, 수학식1에서와 같이 정의되는 패딩 기반의 쉬프팅 연산을 통해 총 8가지 방향의 쉬프팅 영상을 획득하고, 이들을 이용하여 총 8가지 방향의 향성 에지를 검출할 수 있다.
Figure 112013081509607-pat00033
이때, sd는 패딩 기반의 쉬프팅 연산에 의해 쉬프트된 영상, pd는 패딩 연산자, d는 패딩 방향 인덱스를 의미한다.
패딩 방향 인덱스는 도 2에 도시된 바와 같이, 총 8개의 방향성을 가질 수 있으며, 입력 영상(I)의 좌측을 패딩하는 경우(방향1)에는 1, 입력 영상(I)의 좌측 하단을 패딩하는 경우(방향2)에는 2, 입력 영상(I)의 하단을 패딩하는 경우(방향3)에는 3, 입력 영상(I)의 우측 하단을 패딩하는 경우(방향4)에는 4, 입력 영상(I)의 우측을 패딩하는 경우(방향5)에는 5, 입력 영상(I)의 우측 상단을 패딩하는 경우(방향6)에는 6, 입력 영상(I)의 상단을 패딩하는 경우(방향7)에는 7, 입력 영상(I)의 좌측 상단을 패딩하는 경우(방향7)에는 8이 된다.
즉, 본 발명에서는 도 3에서와 같이 패딩 기반의 쉬프팅 연산을 통해 8가지 방향의 쉬프트된 영상(S0~S7)을 획득하고, 이를 기반으로 총 8가지 방향의 향성 에지를 검출할 수 있게 된다.
한편, 영상에서 지향성 에지는 현재 화소를 중심으로 8방향의 이웃한 화소들과의 밝기 변화를 의미하며, 더 나아가 어떠한 이웃한 화소들을 참조할 것인지와 참조한 화소들의 중요도를 어떻게 정할 것인지에 따라 다양한 방향별 지향성 에지 검출기의 구성할 수 있다.
이에 본 발명에서는 이하에서와 같은 총 4가지의 지향성 에지 검출기를 추가로 제안하고, 이들을 통해 사용자의 필요에 따라 에지 검출 시에 어떠한 이웃한 화소들을 참조할 것인지와 참조한 화소들의 중요도를 어떻게 정할 것인지를 변경할 수 있도록 한다.
(1) 제1 지향성 에지 검출기
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(2) 제2 지향성 에지 검출기
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(3) 제3 지향성 에지 검출기
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(4) 제4 지향성 에지 검출기
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상기의 제1 지향성 에지 검출기는 기존의 로버츠(Roberts) 지향성에지 검출기와 유사한 구조를 가지나, 기존의 로버츠 지향성에지 검출기는 도 4에 도시된 바와 같이 2 대각선 방향의 에지만을 고려할 수 있는 반면, 본 발명의 제1 지향성 에지 검출기는 8방향의 에지를 모두 고려할 수 있는 차이가 있다.
그리고 본 발명의 에지 검출 방법에 따라 기존의 라플라시안(Laplacian) 지향성에지 검출기, 프리?(Prewit) 지향성에지 검출기, 소벨(Sobel) 지향성에지 검출기를 확장함으로써, 상기의 제2, 제3, 제4 지향성 에지 검출기를 획득하게 된다.
도 5 내지 도 6은 본 발명의 제1 내지 제4 지향성 에지 검출기들의 성능을 설명하기 위한 도면이다.
먼저, 도 5를 참조하면, 제1 내지 제4 지향성 에지 검출기 모두 기존의 컨볼루션, 라플라시안, 프리?, 소벨 타입의 지향성 에지 검출기과 유사한 성능을 가지되, 도 6를 참조하면 에지 검출을 위한 연산 횟수와 시간이 획기적으로 감소됨을 알 수 있다.
특히, 이하의 표1을 참고하면, 제2 내지 제4 지향성 에지 검출기는 SSD(Sum of Square Difference), KLD(Kullback-Leibler Divergence), NCC(Normalized Cross Correlation) 모두의 항목에서 기존의 라플라시안, 프리?, 소벨 타입의 지향성 에지 검출기와 유사한 성능을 가짐을 알 수 있다.
SSD KLD NCC
Laplacian 86.0 % 78.4 % 82.9 %
Prewitt 99.6 % 99.7 % 99.6 %
Sobel 99.9 % 100 % 99.9 %
도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 실시간 지향성 에지 검출 방법을 도시한 도면으로, 이는 병렬 처리를 이용한 연산의 고속화를 도모하기 위한 방법으로, 입력 영상의 지향성 에지 정보를 8가지 방향 모두에 대해 동시 추출한 후, 추출된 지향성 에지 정보들을 조합하여 확장된 형태의 지향성 에지 정보를 획득하도록 한다.
먼저, 도 7의 에지 검출 방법은 8가지 방향 모두에 대해 도 1의 에지 검출 방법을 수행하도록 한다. 즉, 좌측, 좌측 하단, 하단, 우측 하단, 우측, 우측 상단, 상단, 좌측 상단의 방향 각각에 대한 패딩 기반의 쉬프팅 연산과 뺄셈 연산을 수행함으로써, 총 8가지 방향의 지향성 에지 정보를 동시에 검출하도록 한다(S11).
그리고 8가지 방향의 지향성 에지 정보가 모두 검출되면, 8가지 방향의 지향성 에지 정보를 모두 더하여(S12), 확장된 지향성 에지 정보를 획득하도록 한다(S13).
즉, 본 발명의 다른 실시예에 따른 실시간 지향성 에지 검출 방법은 각각의 지향성 에지 정보를 병렬적으로 구한 후, 구해진 지향성 에지 정보들을 모두 조합하여 하나의 확장된 형태의 지향성 에지 정보를 획득하도록 한다.
그 결과, 본 발명의 다른 실시예에 따른 실시간 지향성 에지 검출 방법은 기존의 컨볼루션 기반의 지향성 에지 검출기들보다 적은 연산량으로 확장된 형태의 지향성 에지 정보를 획득할 수 있게 된다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
또한, 본 발명에 따른 실시간 지향성 에지 검출 방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장장치, 하드 디스크, 플래시 드라이브 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.

Claims (10)

  1. 입력 영상을 서로 반대되는 두 방향으로 각각 패딩하여, 제1 방향으로 쉬프트된 목적 영상과 상기 제1 방향과 반대되는 제2 방향으로 쉬프트된 참조 영상을 생성하는 단계;
    상기 목적 영상과 상기 참조 영상간 뺄셈 연산을 수행하여 뺄셈 결과 영상을 획득하는 단계; 및
    상기 뺄셈 결과 영상에서 상기 목적 영상의 패딩 영역을 제거하여 지향성 에지 정보를 획득하는 단계를 포함하며,
    상기 목적 영상과 참조 영상을 생성하는 단계는
    Figure 112014124303967-pat00066
    ,
    Figure 112014124303967-pat00067
    ,
    Figure 112014124303967-pat00068
    ,
    Figure 112014124303967-pat00069
    ,
    Figure 112014124303967-pat00070
    ,
    Figure 112014124303967-pat00071
    ,
    Figure 112014124303967-pat00072
    ,
    Figure 112014124303967-pat00073
    중 하나의 매트릭스를 이용하여 상기 목적 영상을 생성하고,
    상기 목적 영상 생성에 사용된 매트릭스와 반대되는 방향성을 가지는 매트릭스를 이용하여 상기 참조 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 실시간 지향성 에지 검출 방법.
  2. 입력 영상을 서로 반대되는 두 방향으로 각각 패딩하여, 제1 방향으로 쉬프트된 목적 영상과 상기 제1 방향과 반대되는 제2 방향으로 쉬프트된 참조 영상을 생성하는 단계;
    상기 목적 영상과 상기 참조 영상간 뺄셈 연산을 수행하여 뺄셈 결과 영상을 획득하는 단계; 및
    상기 뺄셈 결과 영상에서 상기 목적 영상의 패딩 영역을 제거하여 지향성 에지 정보를 획득하는 단계를 포함하며,
    상기 목적 영상과 참조 영상을 생성하는 단계는
    Figure 112014124303967-pat00074
    ,
    Figure 112014124303967-pat00075
    ,
    Figure 112014124303967-pat00076
    ,
    Figure 112014124303967-pat00077
    ,
    Figure 112014124303967-pat00078
    ,
    Figure 112014124303967-pat00079
    ,
    Figure 112014124303967-pat00080
    ,
    Figure 112014124303967-pat00081
    중 하나의 매트릭스를 이용하여 상기 목적 영상을 생성하고,
    상기 목적 영상 생성에 사용된 매트릭스와 반대되는 방향성을 가지는 매트릭스를 이용하여 상기 참조 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 실시간 지향성 에지 검출 방법.
  3. 입력 영상을 서로 반대되는 두 방향으로 각각 패딩하여, 제1 방향으로 쉬프트된 목적 영상과 상기 제1 방향과 반대되는 제2 방향으로 쉬프트된 참조 영상을 생성하는 단계;
    상기 목적 영상과 상기 참조 영상간 뺄셈 연산을 수행하여 뺄셈 결과 영상을 획득하는 단계; 및
    상기 뺄셈 결과 영상에서 상기 목적 영상의 패딩 영역을 제거하여 지향성 에지 정보를 획득하는 단계를 포함하며,
    상기 목적 영상과 참조 영상을 생성하는 단계는
    Figure 112014124303967-pat00082
    ,
    Figure 112014124303967-pat00083
    ,
    Figure 112014124303967-pat00084
    ,
    Figure 112014124303967-pat00085
    ,
    Figure 112014124303967-pat00086
    ,
    Figure 112014124303967-pat00087
    ,
    Figure 112014124303967-pat00088
    ,
    Figure 112014124303967-pat00089
    중 하나의 매트릭스를 이용하여 상기 목적 영상을 생성하고,
    상기 목적 영상 생성에 사용된 매트릭스와 반대되는 방향성을 가지는 매트릭스를 이용하여 상기 참조 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 실시간 지향성 에지 검출 방법.
  4. 입력 영상을 서로 반대되는 두 방향으로 각각 패딩하여, 제1 방향으로 쉬프트된 목적 영상과 상기 제1 방향과 반대되는 제2 방향으로 쉬프트된 참조 영상을 생성하는 단계;
    상기 목적 영상과 상기 참조 영상간 뺄셈 연산을 수행하여 뺄셈 결과 영상을 획득하는 단계; 및
    상기 뺄셈 결과 영상에서 상기 목적 영상의 패딩 영역을 제거하여 지향성 에지 정보를 획득하는 단계를 포함하며,
    상기 목적 영상과 참조 영상을 생성하는 단계는
    Figure 112014124303967-pat00090
    ,
    Figure 112014124303967-pat00091
    ,
    Figure 112014124303967-pat00092
    ,
    Figure 112014124303967-pat00093
    ,
    Figure 112014124303967-pat00094
    ,
    Figure 112014124303967-pat00095
    ,
    Figure 112014124303967-pat00096
    ,
    Figure 112014124303967-pat00097
    중 하나의 매트릭스를 이용하여 상기 목적 영상을 생성하고,
    상기 목적 영상 생성에 사용된 매트릭스와 반대되는 방향성을 가지는 매트릭스를 이용하여 상기 참조 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 실시간 지향성 에지 검출 방법.
  5. 삭제
  6. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 기재된 실시간 지향성 에지 검출 방법을 실행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
  7. 입력 영상에 대한 패딩 기반의 쉬프팅 연산과 뺄셈 연산을 N(2≤N≤8인 자연수)개의 방향으로 동시 수행하여 N개의 지향성 에지 검출 정보를 병렬 획득하는 단계; 및
    상기 N개의 지향성 에지 검출 정보를 모두 더하여 확장된 지향성 에지 검출 영상을 획득하는 단계를 포함하는 실시간 지향성 에지 검출 영상 검출 방법.
  8. 제7항에 있어서, 상기 입력 영상에 대한 패딩 기반의 쉬프팅 연산은
    상기 입력 영상을 서로 반대되는 두 방향으로 각각 패딩하여, 제1 방향으로 쉬프트된 목적 영상과 상기 제1 방향과 반대되는 제2 방향으로 쉬프트된 참조 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 실시간 지향성 에지 검출 영상 검출 방법.
  9. 제8항에 있어서, 상기 뺄셈 연산은
    상기 목적 영상과 상기 참조 영상간 뺄셈 연산을 수행하여 뺄셈 결과 영상을 획득한 후, 상기 뺄셈 결과 영상에서 상기 목적 영상의 패딩 영역을 제거하여 지향성 에지 정보를 획득하는 것을 특징으로 하는 실시간 지향성 에지 검출 영상 검출 방법.
  10. 제7항 내지 제9항 중 어느 한 항에 기재된 실시간 지향성 에지 검출 영상 검출 방법을 실행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS58208875A (ja) * 1982-05-31 1983-12-05 Mitsubishi Electric Corp 輪郭抽出処理装置
JPS607584A (ja) * 1983-06-27 1985-01-16 Shimadzu Corp 映像輪郭抽出装置
JPH0887600A (ja) * 1994-09-19 1996-04-02 Topcon Corp 特徴抽出装置
JP2005229308A (ja) * 2004-02-12 2005-08-25 Canon Inc 画像処理装置及びその制御方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS58208875A (ja) * 1982-05-31 1983-12-05 Mitsubishi Electric Corp 輪郭抽出処理装置
JPS607584A (ja) * 1983-06-27 1985-01-16 Shimadzu Corp 映像輪郭抽出装置
JPH0887600A (ja) * 1994-09-19 1996-04-02 Topcon Corp 特徴抽出装置
JP2005229308A (ja) * 2004-02-12 2005-08-25 Canon Inc 画像処理装置及びその制御方法

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