Linear feature such as lines and curves are one of important features in image processing. In this thesis, new method of significant linear feature detection is suggested. Also, we studied approximation technique which transforms detected linear feature into data structure suitable to real application.
This method is based on graph theory. The basics of this method is minimal spanning tree, which is used in edge linking process. After that processing, hairs and inconsistent line segments are removed. To approximate and describe traced linear feature, piecewise linear approximation is performed.
The algorithm is demonstrated through examples.
직선및 곡선과 같은 선형특징은 영상처리에 있어 중요한 특징중의 하나이다. 본 논문에서는 의미있는 선형특징의 새로운 추출기법이 제안된다.
이 기법은 그래프이론의 minimal spanning tree 를 이용하여 경계점들을 연결하며, 그 다음 hairs 와 inconsistent line segments를 제거한다. 이와 같이 추적된 성형특징을 근사화묘사하기 위하여 부분선형근사화기법을 수행한다.
본 논문에서 제안된 기법으로 실험들이 수행되었고 그 결과가 본 논문에 주어졌다.
