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논문 기본 정보

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학술저널
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최경훈 (서울과학기술대학교) 하종은 (서울과학기술대학교)
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제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제25권 제8호
발행연도
2019.8
수록면
684 - 689 (6page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2019.19.0119

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Edge detection is the first necessary step in image processing for object segmentation, detection, and recognition. The Canny algorithm is widely used filter-based approach, but it requires the correct adjustment of its parameters according to the variations in images. In this paper, we propose a method that is consisted of two steps for the robust detection of edges in an image. The proposed algorithm adopts convolutional neural networks that can handle the diverse variations caused by illumination, pose, and scale change. First, we train a convolutional neural network to decide whether a given input edge image is good or not. We can generate as many training images as we want using this network. Finally, U-Net is used to generate an edge image using a gray image as input. Experimental results show the robustness of the proposed algorithm for images acquired under outdoor and indoor environments.

목차

Abstract
I. 서론
II. 학습 데이터 생성을 위한 에지 분류 CNN
III. U-Net을 이용한 에지 생성
IV. 실험 결과
V. 결론
REFERENCES

참고문헌 (27)

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