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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.2
- 수록면
- 188 - 193 (6page)
- DOI
- 10.5762/KAIS.2024.25.2.188
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본 논문에서는 다양한 영상 전처리 기법과 입력 영상에 대한 기존의 에지 검출 알고리즘을 결합하여 최신 에지검출 딥러닝 모델인 HED와 비교하여 PSNR 값을 이용하여 성능을 객관적으로 평가하였다. PSNR 수치 측정은 흑백입력 영상에 대해 전처리를 하지 않았을 때, 히스토그램 스트레칭 및 중간값 필터를 통해 영상 화질을 향상시켰을 때, 영상 화질 향상 및 모폴로지 닫힘 연산을 통해 노이즈와 틈을 제거한 이진 마스크를 통해 에지를 검출하였다. 그리고 입력 영상에 대한 전처리 없이 HED 모델로 에지를 검출하였을 때의 PSNR 값을 측정하여 비교하였다. 결과적으로 전처리를 통해 기존 에지 검출 알고리즘의 성능을 향상시킬 수 있었으며, PSNR 수치 비교를 통해 HED 모델보다 우수한 성능을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 실험 방법 및 결과
3. 결론
References
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
H-J. Lee, M-S. Lee, and M-S. Lee, "A Study on Form Recognition through Edge Detection of Image Processing," Journal of the architectural institute Planning & Design, Vol. 18, No. 12, pp. 19-26, 2002.
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S. Taufiqurrahman, A. Handayani, B. R. Hermanto and T. Mengko "Diabetic Retinopathy Classification Using A Hybrid and Efficient MobileNetV2-SVM Model," Proceedings of Computing Science and Engineering, pp. 1897-1898, 2022.
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