An algorithm for detecting a line segment in an image is presented using incremental pixel extension. We use a different approach from conventional algorithms, such as the Hough transform approach and the line segment grouping approach. The Canny edge is calculated and an arbitrary point is selected among the edge elements. After the arbitrary point is selected, a base line approximating the line segment is calculated and edge pixels within an arbitrary radius are selected. A weighted value is assigned to each edge pixel, which is selected by using the error of the distance and the direction between the pixel and the base line. A line segment is extracted by Jilting a line using the weighted least square method after determining whether selected pixels are linked or delinked using the sum comparison of the weights. The proposed algorithm is compared with two other methods and results show that our algorithm is faster and can detect the real line segment.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10c
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pp.503-505
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1998
효율적인 영상 검색 시스템을 구축하기 위하여 칼라, 형태, 질감등과 같은 특징을 추출하여 검색하는 방법들이 연구되어 지고 있다. 이 중 기존의 형태 정보를 이용한 방법은 적용 대상을 국한하여 연구되거나 특징 추출을 위한 계산의 복잡성에 비해 좋은 효과를 보이지 않고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고 다양한 영상에 적용할 수 있는 특징을 추출하고자 통계적인 방법중의 하나인 히스토그램을 이용하고자 한다. 히스토그램을 이용한 방법은 계산이 용이할 뿐 아니라 검색 결과면에서도 높은 효율을 보이고 있다. 영상으로부터 추출한 선분을 각도에 따라 18개의 빈으로 양자화 하여 각 빈에 속한 선분들의 길이의 합을 이용하여 비교하는 각도 히스토그램(angular histogram), 그리고 선분들이 공간 분포에 대한 정보를 얻기 위하여 각도 히스토그램에서 각 빈에 속한 선분들의 대표 좌표들의 1차, 2차, 3차 모멘트를 구하여 사용하는 방법과 특정 각도를 가진 선분들 사이의 거리를 이용한 각도 Correlogram을 제안한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04a
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pp.721-723
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2002
본 논문은 한 장의 사진으로부터 선분과 선분의 중점을 이용한 원시기하모델의 3차원 재구성 시스템을 제안한다. 이 시스템은 선분과 중점을 추출할 수 있는 미리 정의된 다면체를 원시기하모델로 사용하며 그 원시기하모델의 각 점을 사용자가 사진에 매핑 시키는 것으로서 3차원 재구성이 수행된다. 미리 정의된 원시기하모델의 사용은 사용자에게 기존의 소실점 입력 방식보다 직관적인 3차원 재구성을 가능하게 한다. 사진에 매핑된 원시기하모델이 포함하고 있는 2차원상의 선분과 선분의 중점으로부터 원시기하모델을 3차인 재구성한다.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.3
no.3
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pp.683-695
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1996
In this paper, we implemented the content-based image retrieval system that indexes and retrieves the images by acquiring contour information of images and by extracting lines from the object. For this purpose, we proposed the advanced line extraction algorithm called FSLHT(Flexible SLHT) which covers drawback of SLHT(Straight Line Hough Transform)andapplied aDP(Dynamic Programming)algorithm to getadesirable similarity ofimages by lines. We estimated the contour features as a key value of sampled region to compensate for the problem that image contours are heavily depend on the noise. When performing the Hough transform we calculated the directionality based on the perceptual organization and transformed according to this direction to overcome the problem of time consuming and discontinuity.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2002.05d
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pp.574-578
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2002
층 단위로 가공하는 RP(Rapid Prototype) 시스템에서 가공되는 물체의 표면에서는 계단형의 윤곽이 나타난다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 경사절단 방법으로 3D 모델을 가공하여 기존의 가공방법에 의해 발생하는 계단형 윤곽 모습과 표면 왜곡 둥의 문제를 보완할 수 있다. 최적의 경사선분의 집합을 구하기 위해 경사절단 선분의 길이와 중간층 점의 거리를 정의하여 이를 최소화하는 에너지 함수를 구현한다. 그러나 이 방법은 경사절단 선분이 에너지가 작아지는 방향으로만 움직이기 때문에 레이어의 윤곽이 복잡한 경우 최적의 위치가 아닌 다른 위치에서 더 이상 움직이지 않는 국부적 최적해(Local Minima)가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 국부적 최적해를 벗어나기 위해 경사절단 선분 추출 알고리즘에 시뮬레이티드 어니얼링(Simulated Annealing) 방법을 적용하였다. 제안된 방법으로 테스트한 결과 복잡한 레이어 윤곽에서 생길 수 있는 국부적 최적해가 어느 정도 해결되었다.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.2
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pp.132-151
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2022
Vehicle localization is one of the core technologies for autonomous driving. Image-based localization provides location information efficiently, and various related studies have been conducted. However, the image-based localization methods using feature points or lane information has a limitation that positioning accuracy may be greatly affected by road and driving environments. In this study, we propose a line segment matching framework for accurate vehicle localization. The proposed framework consists of four steps: line segment extraction, merging, overlap area detection, and MSLD-based segment matching. The proposed framework stably performed line segment matching at a sufficient level for vehicle positioning regardless of vehicle speed, driving method, and surrounding environment.
래스터 지도에서 직선 또는 곡선과 중첩되어 있는 경우의 문자는 추출하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 고립되어 있는 문자뿐만 아니라 문자이외의 요소와 중첩되어 있는 문자도 효과적으로 추출할수 있는 분할 정복(divide and conquer) 개념에 기반한 문자 추출방법을 제시한다. 이를 위해 먼저 이미지의 연결 요소로부터 볼록다각형(convex hull)을 생성한다. 그리고 이 다각형이 충분한게 문자영역만을 포함할때가지 볼록 다각형을 이등분하면서 가장 긴 선분(투사 선분)을 기준으로 두 영역으로 분할한다. 다음으로 문자를 추출하기 위해서 이 선분을 기준으로 연결 요소상의 픽셀의 밀집도를 계산하는 알고리즘(프로파일링)을 적용한다. 또한 지도상에서 추출된 개별적인 문자들을 의미있는 단어들로 묶기(grouping)한 새로운 알고리즘을 소개한다. 특히 지도상에 나타나는 문자의 종류는 매우 다양하고 또한 이 문자들이 놓여있는 방향 역시 일정하지 않기 때문에 이러한 단어를 찾는 kd법은 쉽지 않다. 이를 위해 본 논문에서는 3차원 인접 그래프(3-D neighborhood graph)G를 소개한다. 이 그래프 G에서 각 노드는 하나의 분리된 문자를 나타내며 자신의 크기와 위치에 따라서 3차원 공간상에서 위치하게된다. 따라서, 크기가 큰 (작은)문자들은 보다 큰 (작은) z값을 가지고 되며 이 그래프 G에서 서로 인접한 노드들을 연결함으로써 지도상에 존재하는 서로 다른 종류의 문자 스트링을 추출할수 있다. 실험결과는 서로 다른 지도 이미지에 대해서 약 95% 이상의 단어 추출율을 보여준다.
It is very important to classify a lot of table-form documents into the same type of classes or to extract information filled in the template automatically. For these, it is necessary to accurately analyze table-form structure. This paper proposes an algorithm to extract corner points based on line edge segments and to classify the type of junction from table-form images. The algorithm preprocesses image through binarization, skew correction, deletion of isolated small area of black color because that they are probably generated by noises.. And then, it processes detections of edge block, line edges from a edge block, corner points. The extracted corner points are classified as 9 types of junction based on the combination of horizontal/vertical line edge segments in a block. The proposed method is applied to the several unconstraint document images such as tax form, transaction receipt, ordinary document containing tables, etc. The experimental results show that the performance of point detection is over 99%. Considering that almost corner points make a correspondence pair in the table, the information of type of corner and width of line may be useful to analyse the structure of table-form document.
This paper proposes a method to detect vanishing points of an indoor scene using line segment classification. Two-stage vanishing points detection is carried out to detect vanishing point in indoor scene efficiently. In the first stage, the method examines whether the image composition is a one-point perspective projection or a two-point one. If it is a two-point perspective projection, a horizontal line through the detected vanishing point is found for line segment classification. In the second stage, the method detects two vanishing points exactly using line segment classification. The method is evaluated by synthetic images and an image DB. In the synthetic image which some noise is added in, vanishing point detection error is under 16 pixels until the percent of the noise to the image becomes 60%. Vanishing points detection ratio by A.Quattoni and A.Torralba's image DB is over 87%.
In this paper, we propose a pothole detection system using 2D LiDAR and a pothole detection algorithm. Conventional pothole detection methods can be divided into vibration-based method, 3D reconstruction method, and vision-based method. Proposed pothole detection system uses two inexpensive 2D LiDARs and improves pothole detection performance. Pothole detection algorithm is divided into preprocessing for noise reduction, clustering and line extraction for visualization, and gradient function for pothole decision. By using gradient of distance data function, we check the existence of a pothole and measure the depth and width of the pothole. The pothole detection system is developed using two LiDARs, and the 3D pothole detection performance is shown by detecting a pothole with moving LiDAR system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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