Edge Detection은 로봇 비전 시스템의 기본 프로세스이며, 로봇이 객체 경계를 확인하고 환경을 효과적으로 탐색할 수 있도록 합니다. 이 기법의 mathematical 원리는 이미지가 처리되고 분석되는 방법을 이해하는 데 필수적입니다.

Gradient 기반 Edge 탐지

이미지 강도의 변화율을 분석하는 Gradient 기반 방법. 가장 일반적인 방법은 Sobel, Prewitt 또는 Scharr과 같은 연산자를 사용하여 기온이 큰 규모의 방향을 계산하는 것입니다. 이 연산자는 상당한 강도 변화와 지역 강조하기 위해 이미지에 복잡한 커널을 적용합니다.

기온변화도는 다음과 같다:

G = √ (Gx]]2 + Gy]]2)]]

Gx과 Gy]는 수평과 수직 방향의 그리스어입니다.

Laplacian 및 두 번째 주문 방법

Laplacian과 같은 두 번째 명령 방법, 이미지 강도 변경 기호의 두 번째 파생 지역 식별에 의해 가장자리를 감지. Laplacian 연산자는 다음과 같이 정의됩니다:

⁇ 2I=∂2I/∂x2+∂2I/∂y2

Laplacian을 적용하면 급속한 강도 변화가 있는 영역을 강조하고, 그로 인해 그라디언트 방법으로 놓칠 수 있는 가장자리를 감지하는 데 유용합니다.

위협 및 지질 로컬라이제이션

그라디언트 또는 두 번째 파생물을 계산한 후 임계 기술은 소음으로부터 진정한 가장자리를 구별하는 데 사용됩니다. 적응 임계는 현지 이미지 특성을 고려하여 정확도를 향상시킵니다.

Edge Localization은 비-maximum 억제를 통해 종종 가장자리의 정확한 위치를 결정하는 데있어 로컬 최대의 극도로가 아닌 모든 gradient 값을 억제합니다.

수학 기술 개요

  • Gradient 연산자 (소벨, 프리위트)
  • Laplacian 및 두 번째 파생물
  • 위협 방법
  • 비경량 억제