퍼지 추론을 이용한 적응 에지 검출

영상 처리와 영상 분석에 있어서 주요 문제중의 하나는 유용하고 적절한 에지를 추출하는 것이다. 에지는 영상내 영역들 사이의 경계에 위치하는 점들을 의미하며, 인접 영역간의 경계 부분은 한 영상안에서 명암도의 불연속성으로 나타난다. 이러한 에지를 검출하기 위한 Marr & Hildreth 연산자는 적절한 표준 편차(σ)를 갖는 가우시안 필터를 사용하여 평활화 처리를 수행한 후, 라플라시안 연산자를 이용하여 평활화된 영상에서 에지가 될 영고차점(zero-crossing points)이 발생하는 위치를 찾아낸다. 그러나 한 영상안에서의 명암 변화는 넓은 지역에 걸쳐 발생하고, 다양한 크기와 형태를 갖는 여러 유형의 물체들이 영상에 포함될 수 있다. 따라서 영상의 전 구역에 걸쳐서 동일한 표준 편차(σ)를 갖는 가우시안 필터를 적용하는 것은 바람직하지 못하다. 본 논문에서는 Marr & Hidreth 연산자의 성능을 좌우하는 σ 값을 영상내 국부적 명암 분포의 특성에 따라 다르게 적용함으로써 미세한 에지 성분들은 보호하고 동시에 불필요한 에지 및 잡음은 제거하는 적응적 에지 검출 연산자(adaptive edge-detection operator)의 설계를 목적으로 한다. 제안하는 연산자의 구현을 위해 입력 영상내 국부적 명암 특성은 퍼지 언어로 기술하고, 가우시안 필터의 매개변수 σ는 퍼지 추론을 통해 결정한다.