Image 처리, grabCut, Canny Edge Detection 알고리즘

GrabCub 알고리즘이란?

grabCut 알고리즘은, 이미지에서 전경을 추출하거나, 분리하기 위한 기술이다.

제공해준 특정 영역을 바탕으로 이미지의 전경과 배경을 구분한다.

가우시안 혼합 모델(GMM)사용

그래프 (Graph Cut) 알고리즘을 사용하여, 이미지가 그래프로 변환된 후, 그래프를 잘라서 전경과 배경을 분리

그래프 알고리즘에서 이미지를 그래프로 변환할 떄, 각 픽셀은 노드(node)로, 픽셀 간의 관계는 에지(Edge)로 표현됨

픽셀간의 유사성에 따라 에지에 가중치를 더함.(ex 색상, 밝기 등)

그래프를 두 부분으로 잘라 에지 가중치의 합이 최소가 되는 컷을 찾아 분리하는 것임.

 

Candy Edge Detection 알고리즘이란?

1. 가우시안 필터로 이미지의 노이즈를 줄인다.

2. 그래디언트(픽셀 강도(밝기)) 계산 - 이미지의 각 픽셀에서 X축과 Y방향의 밝기 그래디언트를 찾는다.

3. 비최대 억제(Non-Maximum Suppression) - 계산된 그래디언트의 크기에 비최대 억제를 적용하여 에지를 얇게 만듬. 각 픽셀에 대해 인접한 픽셀들을 비교하여 주변 픽셀모다 에지 강도가 낮다면, 억제(값을 줄여준다)하는 것. 강도가 낮은 에지 후보들을 제거 하는 과정

4. 이중 임계값 처리(Double Threshold) - 두 개의 임계값(하한값, 상한값)을 설정하여 강한 에지와 약한 에지를 구분, 상한 임계값 보다 크면 강한에지, 하한 임계값보다 작으면 에지가 아니라고 판단.

5. 약한 에지 픽셀중에 강한 에지 픽셀과 연결된 픽셀만을 최종 에지로 선택

즉, 에지(edge)를 정확하게 검출 가능하다.