초록
본 연구에서는 허프 변환을 이용하여 원통형 수중 물체를 식별하는 방법을 제안한다. 이미 광학분야에서는 타원을 식별하는데 허프 변환을 많이 사용하고 있다. 하지만 수중 영상의 경우 낮은 해상도와 잡음 환경으로 인해서 광학에서 사용하는 허프 변환을 그대로 적용하기가 어렵다. 따라서 본 연구에서는 수중 영상의 원통형 물체를 모델링 한 뒤 평균 필터와 다항식 보간법을 적용하여 허프 변환에 적합한 형태로 원통형 물체의 기하학적 깊이 정보를 다시 복원했다. 결과적으로 이 방법을 이용하여 타원 형태의 기하학적 깊이 정보를 복원하고 허프 변환을 적용한 결과 높은 타원 식별률을 나타내었다.
In this paper, underwater acoustic image classification of a cylindrical object using the Hough transformation is proposed. Hough transformation is often used to classify a cylindrical object in the optical systems. However, it is difficult to apply to the underwater acoustic image system because of lower resolution and noisier underwater environments. Thus, the cylindrical object was modeled and its geometric depth(GD) pixels were restored in order to make them suitable for the Hough transformation by using moving average filter and a polynomial interpolation method. As a result, restored GD pixels are similar to original ones and test results show high performance in classification.