The necessities of pattern recognition systems are much increased in many applications. According to their applications, they may be divided into two major groups; speech ＆ speaker recognition and image-based recognition.
Image-based pattern recognition systems, we called image understanding systems, are widely used. In these systems, edge extraction is indispensible in order to classify the given input images.
There has been a number of edge extraction techniques. Most of existing edge extraction techniques have some problems, especially for noisy images. We propose a new technique which works well for noisy images. It is based on statistical testings and edge searching procedure. It has additional capability of detecting lines as well as step edges, and can be applicable to various types of Images. Its algorithm is rather complex compared with several existing techniques such as method of using simple edge operators; however, these techniques requires some preprocessing ＆ postprocessing to have good results. On a while, this proposed technique won't use any preprocessing and does not need postprocessing, for example edge thinning, etc., which makes computing time to be much saved. Also, most of existing edge extraction techniques have difficulties in selecting a threshold value, whereas for this proposed technique its selection is very easy and it has been found experimentally that the resulting edges are rather insensitive to the particular choice of threshold value, regardless of types of images and amount of noise.
패턴인식 시스템의 효용성은 여러분야에 걸쳐 날로 증가되어가고 있다. 이러한 패턴인식 시스템은 그 응용분야에 따라 음성신호 처리와 영상신호 처리의 두 분야로 크게 나뉜다. 영상신호 처리시스템에서 영상경계 추출은 입력 영상을 판별해 내기위하여 필수불가결한 것이다. 현재까지 영상경계 추출 기법은 무수히 개발되어 오고 있으나, 대부분이 특히 잡음영상에 대해서 그 결과가 만족스럽지 못한 것이 사실이다.
본 논문에서는 잡음영상에 대해서도 잘 동작하는 새로운 경계추출 기법을 제시하였는데, 이 기법은 통계적 측정과 영상경계 탐색과정을 혼합한 것이다. 여기서는 명암도가 급격히 변하는 경계뿐만 아니라 가는 선분으로 그 명암도가 변하는 경계도 찾을 수 있는 부가적인 기능을 가질 뿐 아니라, 여러 종류의 영상에 대해서 두루 쓰일 수 있다. 이 기법에서는 어떠한 사전처리도 사용치 않았고, 특별한 사후처리 과정도 필요치 않게 되어 그 계산시간을 절약할 수 있다는 장점도 있다. 또한 현존하는 기법들에서는 문턱처리 값의 선정에 많은 어려움이 따르고 있으나, 본 논문에 제시한 기법은 그 선택이 용이하고 특정한 문턱 처리값에 대해 그 결과가 큰 영향을 받지 않는 다는 것이 실험적으로 입증되었다.
