전통적인 캐니 연산자는 디코딩 처리 및 전송 과정에서 발생하는 소금과 후추 노이즈를 효과적으로 제거하지 못하고, 경계 세부 정보를 보존하지 못하는 문제를 해결하기 위해 강한 노이즈 환경에서의 캐니 연산자 이미지 경계 검출 알고리즘을 제안한다. 소금과 후추 노이즈의 극값성과 그레이 레벨 차이에 근거하여 픽셀을 노이즈 픽셀과 의심 노이즈 픽셀로 분류하고, 분류된 픽셀을 바탕으로 필터 창의 크기와 가중치를 적응적으로 변경하여 노이즈 영향을 줄이면서 이미지 세부 정보를 잘 보존한다. 필터링 후 경계 위치 정확도 향상을 위해 8방향 템플릿의 소벨 연산자를 도입하여 그래디언트 크기를 계산한다. 최적 임계값 선택을 위해 반복 적응 임계값 알고리즘과 Otsu 알고리즘을 사용해 임계값을 자동 설정하며, 경계 연결 효과를 향상시킨다. 실험 결과 필터링 후 이미지 구조 유사도는 0.949이고, 전통 알고리즘 대비 피크 신호 대 잡음비가 10.97dB 향상되었다. 경계 평가 지표는 27.2% 향상되었고 F1 값은 34.6% 증가하였다. 본 알고리즘은 소금과 후추 노이즈를 효과적으로 제거하며 경계 세부 정보 보호 능력이 우수하다.

컴퓨터 비전;경계 검출;이미지 잡음 제거;캐니 알고리즘;적응형 필터링;적응형 임계값