Canny Edge detection

Canny Edge detection 개요

• Canny Edge 감지 시스템은 sobel Edage 감지 방법의 단점을 개선하기 위해서 도입
• 대표적인 Canny Edge detection의 특징은

  1. Low error rate: 모든 경계는 감지되어야 되지만, 노이즈에 의한 경계는 감지는 되어선 안된다.
  2. Edge points should be well localized : 모든 경게선은 폐구간으로 닫혀 있어야 한다.
  3. Single edge point response: 경계선의 두께는 반드시 하나의 점으로 이루어 져야 한다.

Canny Edge detection 검출 알고리즘

• Canny Edge detection은 다음과 같은 순서로 이루어 진다.

  1. Pre-processing : Gaussian blur를 이용하여 이미지의 노이즈를 감소 시켜준다.
  2. Gradient calculate : Sobel 커널을 이용하여 엣지부분의 벡터를 연산
  3. Non-maximum Suppression : 중첩된 엣지를 제거
  4. Hysterisis Thresholding : 불 필요한 엣지 제거

1. Pre-processing

• 이미지를 우선 가우시안 커널을 이용하여 노이즈 제거

2. Gradient calculate

• Sobel 커널을 이용하여 이미지의 픽셀 미분값을 구함

• X Sobel 커널 $g_{x}(x,y)$ , Y Sobel 커널 $g_{y}(x,y)$ 를 구한 뒤 극좌표 형태로 구현

  
  $M_s(x,y)$ : Gradient의 Norm
  $\alpha(x,y)$ : Gradient의 기울기

• 여기서 $\alpha(x,y)$ 는 아래의 기준에 맞춰 4가지 방향으로 분류
  (-angle은 기울기의 크기가 음수일때 판정)
  i) horizontal edge : 0 ~ 22.5 deg, 157.5 ~ 180 deg
  ii) vetical edge : 67.5 ~ 112.5 deg
  iii) -45deg edge : 22.5 ~ 67.5 deg
  iv) 45deg edge : 112.5 ~ 157.5 deg

3. Non-maximum Suppression

• 2에서 구한 정보를 기준으로 인접셀과 비교하여 가장 큰값이 아닐 경우 해당 픽셀의 값을 0으로 바꿔줌

4. Hysterisis Thresholding

• 3에서 구한 정보를 기준으로 폐구간을 연결 시켜주거나 불필요한 Edge를 삭제
  

  • 이어져 있는 경계선이 sure edge일 경우 High Threshold 값보다 적은 엣지 값은 제거 하지 않음
  • 특정 엣지가 High Threshold 값보다 작다면 해당 엣지는 삭제

Canny Edge detection 검출 알고리즘

• 알고리즘 구현
• Module 및 이미지 불러오기

import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

bagpipe = cv2.imread('gene.jpg')

# Convert to grayscale.
bagpipe_gray = cv2.cvtColor(bagpipe, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

plt.imshow(bagpipe_gray, cmap = 'gray'); plt.axis('off'); plt.title('original')

edges = cv2.Canny(bagpipe_gray, threshold1 = 70, threshold2 = 90)

plt.figure(figsize= (20,20))
plt.subplot(131);plt.imshow(edges, cmap = 'gray'); plt.axis('off'); plt.title('original')