영상에서 명암도의 변화가 큰 영역을 경계선이라 하며 이는 영상을 분류하고 해석하는 가장 기본적인 특징 중의 하나이다. 본 논문에서는 central moments에 의한 새로운 경계선 검출 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 서로 다르게 정의된 확률변수 및 확률밀도함수와 moment의 차수에 따라 여러 가지 특성을 가진 경계선을 검출하였다. 또한 미분이 아닌 창내의 명암도의 평균과 각 화소와의 차를 적분한 연산자로서 기존의 연산자보다 잡음에 우수하며 가늘고 섬세한 경계선을 검출하였다.
Edge is one of the primitive features of an image and is widely used in image classification and analysis. New edge extration methods using central moments are presented and show various characteristics according to the order of moment, definition of both random variables and probability density functions. The proposed methods use the integral of differences between local mean and pixels in the window whereas most of conventional edge operators use only differential concepts. This gives good noise immunity and extracts fine edges.
