에지추출은 영상인식의 첫 단계임과 동시에 영상인식의 성능을 좌우하는 아주 중 요한 단계이다. 기존의 기울기연산자나 표면집합에 의한 에지추출과 달리 본 논문에서 는 에지의 구조적 정보를 이용한 에지추출 알고리즘을 제안하였다. 먼저 에지의 구조 적 특성인 에지의 정확한 위치, 에지의 연속성, 에지의 두께와 에지의 길이에 대한 정의를 제시하였다. 이와같은 에지의 구조적 특성을 기본으로 $3 imes3$ 윈도우에서의 적합한 화소구조와 화소구조에 일치하는 이상적인 에지위치를 정의하였다. 또한 적합 한 에지구조와 이상적인 에지위치에 의한 12개의 특성 불일치 강조윈도우를 제안하 였다. 제안된 12개의 윈도우는 모든 형태의 에지를 추출할 수 있는 에지추출알고리즘에서 사용되는 윈도우로써 잡음이 많은 영상에서 일반적으로 많은 사용되고 있는 기울기 연산자나 0점교차 연산자인 LoG 연산자 보다 놓은 에지추출 성능을 보여 주었다. 특 히, 잡음의 표준편차$(sigma=30)$가 30인 잡음이 아주 많은 영상에서 더 좋은 성능을 보여 주었다.
Edge detection is the first step and very important step in image nalyisi. In this paper, proposed edge detection algorithm based on informations of edge structures and it is different from other classical edge detection operators such asgradient and surface fitting algorithm. The firs, we defined characteristics of edge structures such as continuity, thinness, localization, length. The second, we defined valid edge structures and ideal edge pixel positions in $3 imes3$ window based on edge characteristics of edge structures. And we proposed twelve windows for enhance dissimilarity regions based on valid edge structures and ideal edge pixel positions. In specially, proposed algorithm was shown better performance of edge detection than other operators such as gradient operator and the LoG(Laplacian of gradient) operator of zero crossings in noisy test image with $sigma=30$.
