에지 검출(2) - Canny edge detection

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Background

캐니 에지 감지는 널리 사용되는 에지 검출 알고리즘이다. John F. Canny가 2010년도에 개발했으며 OpenCV 에서 캐니 알고리즘을 구현한 cv.Canny() 함수를 제공한다. 

 

Canny edge는 그래디언트 크기를 구하고 임계값을 설정해줘서 에지를 검출하면 윤곽선이 너무 두껍게 표현되기 때문에,

이렇게 잡음이 많은 상태에서서 한 점을 결정하여 에지의 굵기(두께)를 얇게 표현하기 위해 적용된 방법이다. 

좋은 에지 검출기의 조건은 ❶ 하나의 에지를 하나의 점(한 두께)으로 표현하는 것이기 때문이다. 

또한 ❷ 픽셀이 조명에 의해 미세한 영향을 받게 되어 에지가 아닌 점을 에지로 찾거나(false positive) 또는 에지인데 에지로 검출하기 못하는(true false) 오류율을 최소화해야 한다. 

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Non-Maximum Suppresion

캐니 에지는 한 두께 에지를 출력서 비최대 억제(NMS: Non-Maximum Suppression)를 적용한다. 

비최대 억제는 에지 검출 후에 엑지의 굵기를 얇게 유지하기 위해 사용되며, 각 픽셀의 그래디언트 방향을 활용하여 해당 엣지가 local maximum 인지 여부를 판단하는 과정이다. 

자기 자신의 에지 강도가 (에지 방향에) 수직인 두 이웃 화소의 에지 강도(magnitude)보다 크거나 같으면 에지로 유지되고,

자신의 값이 더 작다면 에지 아닌 화소로 바뀐다. 다시 말해 두 이웃 화소와 비교해 자신이 최대가 아니면 억제된다. 

 

비최대 억제. 각 에지 방향에 대해 수직인 두 이웃 화소와 비교해 자신이 최대가 아니면 억제된다.

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예시 1) edge strength가 각 화소에 숫자로 쓰여있다. 그래디언트 방향은 화살표로 나타나있으며 각 방향에 수직인 이웃화소와 edge strength를 비교한다. NMS를 진행한 결과는 흰색 경계선으로 묶여져 있다.

예시 2) Canny Edge Detection Algorithm Application for Analysis of the Potential Field Map (2017)

 

캐니 알고리즘은 FN을 줄이기 위해 2개의 이력 임계값 $T_{low}$, $T_{high}$ 를 이용한 에지 추적을 추가로 적용한다. 

에지 추적은 에지 강도가 $T_{high}$ 이상인 에지 화소에서 시작한다. 실제 에지일 가능성이 높은 곳에서 추적을 시작하겠다는 의도이다. 

시작 화소가 정해지면 이후 추적은 $T_{low}$ 임계값을 넘는 에지를 대상으로 진행한다. 즉 추적 이력이 있는 이웃을 가진 화소는 에지 강도가 낮더라도 실제 에지로 인정하는 전략이다. 캐니는 $T_{high}$를 $T_{low}$ 의 2~3배로 설정할 것을 권고했다. 

 

캐니 에지 실험하기

 

import cv2 as cv

img = cv.imread('soccer.jpg')

gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)

canny1 = cv.Canny(gray, 50, 100)
canny2 = cv.Canny(gray, 100, 200)

cv.imshow('Original', gray)
cv.imshow('Canny1', canny1)
cv.imshow('Canny2', canny2)

cv.waitKey()
cv.destroyAllWindows()

(Original) gray image

Canny1 (이력 임계값을 더 낮게 설정한 경우): 잡음 에지가 많다

Canny 3 (이력 임계값이 높을 때): 에지 강도가 큰 화소만 추적하기 때문에 더 적은 에지가 발생한다. 예를 들면 왼쪽 뒷쪽에 있는 선수의 하의 부분의 획의 일부가 손실되었다.

 

 

 

출처

오일석, 『컴퓨터 비전과 딥러닝』 (한빛 아카데미, 2013)