[論文レビュー] New Edge Detection Technique based on the Shannon Entropy in Gray Level Images

Mohamed A. El-Sayed, Tarek Abd El‐Hafeez|arXiv (Cornell University)|Nov 12, 2012

Medical Image Segmentation Techniques参考文献 21被引用数 50

ひとこと要約

本論文は、バリジットとアマルの手法とは異なり、画像の微分ではなくシャノンエントロピーを活用する、グレーレベル画像向けの新規エッジ検出手法を提案する。エントロピーに基づくしきい値設定を最適化することで、CPU時間の短縮と、多様なテスト画像におけるエッジ検出のロバスト性の向上を実現し、元の手法よりも速度と出力品質の両面で優れている。

ABSTRACT

Edge detection is an important field in image processing. Edges characterize object boundaries and are therefore useful for segmentation, registration, feature extraction, and identification of objects in a scene. In this paper, an approach utilizing an improvement of Baljit and Amar method which uses Shannon entropy other than the evaluation of derivatives of the image in detecting edges in gray level images has been proposed. The proposed method can reduce the CPU time required for the edge detection process and the quality of the edge detector of the output images is robust. A standard test images, the real-world and synthetic images are used to compare the results of the proposed edge detector with the Baljit and Amar edge detector method. In order to validate the results, the run time of the proposed method and the pervious method are presented. It has been observed that the proposed edge detector works effectively for different gray scale digital images. The performance evaluation of the proposed technique in terms of the measured CPU time and the quality of edge detector method are presented. Experimental results demonstrate that the proposed method achieve better result than the relevant classic method.

研究の動機と目的

• 微分ベースのエッジ検出手法における計算非効率性とノイズへの感受性を解消すること。
• 実世界および合成画像を含む、さまざまなグレーレベル画像タイプにわたるエッジ検出のロバスト性を向上させること。
• CPU実行時間を短縮しながら、エッジ検出の品質を維持または向上させること。
• 実験的比較を通じて、エントロピーベースのエッジ検出が微分ベースの手法を上回ることを検証すること。

提案手法

• エッジ検出において勾配計算の代わりにシャノンエントロピーの評価を用いる。
• 顕著な強度変化を特定するためにエントロピーに基づくしきい値設定を適用する。
• エッジ領域を特定するために、画像ブロックまたはピクセルをエントロピー計算で処理する。
• 計算負荷を最小限に抑える最適化により、微分ベースの手法に比べてCPU時間を削減する。
• 画像全体における局所的エントロピー変動を分析することでエッジ検出を実施し、情報量の高い境界を強調する。
• 標準テスト画像、実世界および合成データセットを用いて、比較分析のための評価を実施する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 シャノンエントロピーは、エッジ検出において画像微分の代替として効果的に使用可能か？
• RQ2 エントロピーに基づく手法は、微分ベースの技術に比べてCPU実行時間を短縮するか？
• RQ3 提案手法は、多様な画像タイプにおいてエッジ検出の品質でどのように性能を発揮するか？
• RQ4 エントロピーに基づくアプローチは、従来の手法に比べてノイズおよび強度変動に対してよりロバストか？

主な発見

• 提案手法は、バリジットとアマルの手法に比べてCPU時間を顕著に短縮し、計算効率の向上を示した。
• エッジ検出の結果は、実世界および合成データセットを含むさまざまなグレーレベル画像で、より高いロバスト性を示した。
• 古典的な微分ベースのアプローチに比べ、特に細部の保持を重視したエッジ検出品質が向上した。
• 定量的評価により、速度およびエッジの忠実度の両面で優れた性能が確認された。
• エントロピーに基づくアプローチは、ノイズへの感受性が低く、物体境界を効果的に同定できた。