에지와 영역 2 - 캐니 에지

이번에는 캐니 에니와 직선 검출에 대해서 공부해보려고 한다. 9시가 넘어가니 눈이 감기고 졸음이 몰려와서 여기까지 학습하고 취침하게 될 것 같다. 낮잠을 아무리 많이 자도 밤에는 꼭 자야 한다는 걸 어제와 오늘 깨달았다. 잠을 거의 안 잤더니 몸이 많이 안좋아서 내내 힘들었다.

난 하루라도 잠을 못 자면 몸과 마음이 굉장히 힘들다는 걸 확실히 알게 되었다. 난 직장생활을 하더라도 꼭 수면 시간을 지키며 야간 근무는 절대로 하지 말아야겠다고 생각했다.

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캐니 에지

1986년에 캐니는 지금도 가장 체계적인 에지 검출 이론이라고 인정받는 알고리즘을 제안한다. 최소 오류율과 위치 정확도, 한 두께라는 기준에 따라 목적 함수를 정의하고 에지 검출을 최적화 문제로 풀었다. 에지 검출에서는 가우시안에 1차 미분을 적용한 연산자가 최적이라는 사실을 수학적으로 증명했다. 한 두께 에제를 출력하기 위해 비최대 억제를 적용한다.

비최대 억제는 아래 그림에서와 같이 에지 화소에 적용하는데, 에지 방향에 수직인 두 이웃 화소의 에지 강도가 자신보다 작으면 에지로 살아남고 그렇지 않으면 에지 아닌 화소로 바뀐다. 다시 말해 두 이웃 화소와 비교해 자신이 최대가 아니면 억제된다.

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캐니 애지 실험

다음 프로그램은 캐니 에지를 실험한다. 10행은 이력 임계값을 낮게 설정하고 13행은 높게 설정하여 두 경우를 비교한다.

 

캐니 에지 실험하기

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

프로그램 실행 결과를 분석해보자. 이력 임계값이 높으면 더욱 확실한, 즉 에지 강도가 큰 화소만 추적하기 때문에 더 적은 에지가 발생한다. 예를 들면 등번호 3에서 획의 일부가 손실되었다. 이력 임계값을 낮게 설정한 경우에는 등 번호 대신 잔디밭에서 잡음 에지가 많이 발생한다.

 

지금까지 에지 검출은 모두 명암 변화에만 의존한다. 따라서 물체 경계에 나타난 에지와 그림자로 인해 발생한 가짜 에지를 구분하지 못한다. 또한 인접한 두 물체가 비슷한 명암을 가져 명암 변화가 적은 경우 경계에서 에지가 발생하지 않는다. 사람은 에지를 검출할 때 명암 변화에만 의존하지 않는다.

이런 이유로 사람의 시각은 주위 환경이 심하게 바뀌더라도 성능 저하가 적은 매우 강인한 특성을 보인다.

 

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학습을 마치고

이번 단원은 분량이 많지 않아서 다음 단원과 함께 묶어서 발행할까도 생각했다. 하지만 졸려서 공부를 더는 이어가지 못할 것 같기도 하고 하나의 주제가 끝날 때 마치는 것이 맞는 것 같다. 

오늘은 공부가 별로 안하고 싶기도 하고 몸 상태가 별로 좋지 않아서 공부를 조금만 했다. 목표한 바를 마치지 못해 마음은 편지 않지만 그래도 오늘 충분히 잘했다. 스스로를 격려하고 칭찬하며 오늘 하루를 잘 마무리해볼 것이다.