[논문 리뷰] A Novel Color Edge Detection Algorithm Based on Quaternion Hardy Filter.

Wenshan Bi, Kit Ian Kou|arXiv (Cornell University)|2018. 07. 17.

Image and Signal Denoising Methods참고 문헌 54인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 노이즈에 강한 저항성을 보이며 색상 에지 특징을 향상시키는 퀼레르 하디 필터(QHF)를 사용한 새로운 색상 에지 검출 알고리즘을 제안한다. 빠른 이산 퀄레르 푸리에 변환을 활용하여, 이 방법은 데이터셋 3에서 PSNR 최소 2.3% 향상과 SSIM 최소 30.2% 향상을 기록하며 기존 알고리즘을 능가한다.

ABSTRACT

This paper presents a robust filter called quaternion Hardy filter (QHF) for color image edge detection. The QHF can be capable of color edge feature enhancement and noise resistance. It is flexible to use QHF by selecting suitable parameters to handle different levels of noise. In particular, the quaternion analytic signal, which is an effective tool in color image processing, can also be produced by quaternion Hardy filtering with specific parameters. Based on the QHF and the improved Di Zenzo gradient operator, a novel color edge detection algorithm is proposed. Importantly, it can be efficiently implemented by using the fast discrete quaternion Fourier transform technique. From the experimental results, we conclude that the minimum PSNR improvement rate is 2.3% and minimum SSIM improvement rate is 30.2% on the Dataset 3. The experiments demonstrate that the proposed algorithm outperforms several widely used algorithms.

연구 동기 및 목표

• 노이즈가 많은 색상 이미지에서 높은 정확도로 색상 에지를 탐지하는 문제를 해결하기 위해.
• 노이즈를 억제하면서 색상 에지 특징을 향상시키는 강력한 필터링 기법을 개발하기 위해.
• 다양한 노이즈 수준에 적응하기 위해 퀄레르 하디 필터의 유연한 매개변수 조정을 가능하게 하기 위해.
• 향상된 색상 이미지 처리 능력을 위해 퀄레르 분석 신호를 생성하기 위해.
• 실시간 적용 가능성을 위해 빠른 이산 퀄레르 푸리에 변환을 활용한 효율적인 구현 설계하기 위해.

제안 방법

• 색상 이미지의 에지 검출을 위한 강력한 필터로 퀄레르 하디 필터(QHF)를 도입한다.
• 매개변수화된 필터링을 통해 QHF가 색상 에지 강화와 노이즈 저항성을 실현한다.
• 에지 검출 정확도 향상을 위해 개선된 Di Zenzo 기울기 연산자를 QHF와 통합한다.
• 특정 매개변수 설정을 통해 QHF를 이용해 풀 컬러 신호 표현을 위한 퀄레르 분석 신호를 생성한다.
• 빠른 이산 퀄레르 푸리에 변환(FDQFT)을 활용해 알고리즘을 효율적으로 구현한다.
• 입력 이미지의 노이즈 수준에 따라 다양한 노이즈 수준에 적응 가능한 민감한 매개변수 선택 기능을 지원한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 퀄레르 기반 필터는 색상 이미지에서 노이즈에 강한 저항성을 유지하면서도 색상 에지 특징을 효과적으로 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 제안된 QHF 기반 에지 검출 알고리즘의 성능은 기존 방법 대비 PSNR 및 SSIM 측면에서 어떻게 비교되는가?
• RQ3 QHF는 색상 이미지 처리를 위해 퀄레르 분석 신호를 어느 정도 효과적으로 생성할 수 있는가?
• RQ4 빠른 이산 퀄레르 푸리에 변환 기법을 활용해 제안된 알고리즘을 효율적으로 구현할 수 있는가?
• RQ5 기본 알고리즘 대비 제안된 방법이 표준 데이터셋에서 최소한의 성능 향상을 얼마나 달성하는가?

주요 결과

• 제안된 알고리즘은 기준 방법 대비 데이터셋 3에서 최소 PSNR 향상 2.3%를 달성한다.
• 알고리즘은 데이터셋 3에서 최소 SSIM 향상률 30.2%를 보이며, 구조적 유사성 향상이 확인된다.
• 퀄레르 하디 필터는 강력한 노이즈 저항성을 유지하면서 효과적인 색상 에지 특징 강화를 실현한다.
• 이 방법은 다양한 수준의 이미지 노이즈를 처리하기 위해 민감한 매개변수 조정 기능을 지원한다.
• 개선된 Di Zenzo 기울기 연산자와 QHF의 통합은 에지 검출 정밀도를 향상시킨다.
• 실험 평가에서 몇 가지 널리 사용되는 에지 검출 방법보다 제안된 알고리즘이 뛰어난 성능을 보였다.