본 논문에서는 Canny 에지 검출 알고리즘의 핵심이라 할 수 있는 언어적인 애매한 개념인 "좋은 검출"과 "좋은 지역화" 문제를 퍼지 추론 방식을 통해 처리하는 접근방식을 제안하고, 그레이 스케일 이미지에 관해 퍼지 규칙 기반의 Canny 에지 검출기를 설계한다. 설계의 핵심은 화소들의 그레이 레벨들을 몇 가지의 언어적인 변수들로 분할한 다음에 퍼지 추론 규칙에 따라 편미분 계수들을 근사시키는데 있다. 이러한 접근방식은 기울기 및 기울기 변화에 따른 퍼지 제어 기법과 유사한 측면을 가진다. 이러한 작업을 바탕으로 퍼지 규칙 기반 Canny 에지 검출기를 구현하고, 결과들을 기존 방법과 비교한다. 특히, 제안된 접근 방식은 좁은 동적 범위의 그레이 레벨 이미지의 에지 검출 및 선명화에 있어서 장점을 가진다.
This paper suggests an approach to the subtle concept, "good", through the fuzzy logic and the design of the Canny edge detector of Gray scale images based on the rules of fuzzy anisotropic diffusion. The Canny edge detection algorithms design is to divide the gray levels into pixels and then calculate the diffusion coefficients at each pixel of non-edgy regions. Based on this processing, we present the Canny edge detector implementing fuzzy logic and comparing the results to other existing methods. The proposed approach is the narrow dynamic range of the gray-level image Sharpening the edge detection and has the advantage.
