이미지 검출 개요

이미지 검출

영상 내에서 주요한 특징점(Feature Point)을 검출하는 방법으로서, 특징점이 존재하는 위치를 알려주거나 해당 특징점을 부각. 픽셀의 색상 강도, 연속성, 변화량, 의존성, 유사성, 임계점 등으로 특징을 파악해서 구분.

 

특징점 검출 알고리즘의 기본 구동 방식

* 가장자리(edge) 검출

1. 이미지 내 가장자리 검출을 위한 알고리즘
2. 픽셀의 그레이디언트의 상위 임곗값과 하위 임곗값을 사용해 가장자리 검출
3. 픽셀의 연속성, 연결성 등이 유효해야 하며, 가장자리의 일부로 간주하지 않는 픽셀은 제거

* 윤곽선(contours) 검출

1. 이미지 내 윤관 검출을 위한 알고리즘
2. 동일한 색상이나 비슷한 강도를 가진 연속한 픽셀을 묶어 처리
3. 윤곽 검출을 통해 모멘트(moment), 면적(area), 경계선(bounding), 코너(corner), 블록 껍질(convex hull), 피팅(fitting) 등 적용

* 직선(line) 검출

1. 이미지의 모든 점에 대한 교차점을 추적
2. 교차점의 수가 임곗값보다 높을 경우 매개변수가 있는 행으로 간주
3. 교차점의 교차 수를 찾아 선을 검출하며 교차 횟수가 많을수록 선이 더 많은 픽셀을 가짐.

* 원(circle) 검출

1. 이미지에서 방사형 대칭성이 높은 객체를 효과적으로 검출
2. 특징점을 파라미터 공간으로 매핑해서 검출
3. 가장자리에 그레이디언트 방법을 적용해 원의 중심점 (a,b)를 2D 히스토그램으로 표현해 검출