• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1997년도 추계학술대회 논문집
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• pp.500-503
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• 1997

In this paper, a method for recognizing 3-D objects using the 3-D Hough transform and the robust stereo vision is studied. A 3-D object is recognized through two steps; modeling step and matching step. In modeling step, features of the object are extracted by analyzing the IGES file. In matching step, the values of the sensed image are compared with those of the IGES file which is assumed to location and orientation in the 3-D Hough transform domain. Since we use the 3-D Hough transform domain of the input image directly, the sensitivity to the noise and the high computational complexity could be significantly allcv~ated. Also, the cost efficiency is improved using the robust stereo vision for obtaining depth map image which is needed for 3-D Hough transform. In order lo verify the proposed method, real telephone model is recognized. Thc results of the location and orientation of the model are presented.

• 한국측량학회지
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• 제26권5호
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• pp.505-512
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• 2008

LiDAR 점 데이터에서 3D Hough 변환을 이용하여 건물 지붕의 평면을 추출할 경우, 추출하고자 하는 평면에 포함되지 않는 LiDAR 점 데이터로 인하여 잘못된 평면이 추출될 수 있다는 문제점과, 누적배열에서 최대값을 갖는 누적배열인자가 여러 개 발생할 수 있다는 문제점이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 최다평면(peak plane), 정확평면(exact plane), 최확평면(LESS plane)을 정의하고 이를 이용하여 위의 문제점들을 해결하는 방법을 제안하였다. 또한, 위의 문제점이 발생할 수 있는 데이터를 제작하여 본 논문에서 제안한 알고리즘을 테스트하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제15권3호
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• pp.325-332
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• 1994

본 논문에서는 2D 심초음파영상으로 부터 가중모델을 검출하고 이 모델로써 Hough변환을 수행하여 좌심실의 심내벽윤곽을 검출하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법의 수행은 다음과 같이 크게 두단계로 나누어진다. 첫번째 단계에서는 근사적인 심내벽 모델과 모델의 중심을 검출하기 위하여 근사모델 검출 알고리듬이 수행되고 그런다음, 검출된 모델로써 가중모델을 구성한다. 두번째 단계에서는 가중모델과 에지영상을 이용한 Hough변환을 수행하므로써 좌심실 동공의 중심을 자동적으로 찾은 다음, 가중모델, 에지영상 및 동공의 중심과 같은 지식을 이용하여 심내벽 윤곽을 검출하였다.

• 전자공학회논문지B
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• 제32B권9호
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• pp.1171-1180
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• 1995

In this paper, we present a 3-D object recognition system in which the 3-D Hough transform domain is employed to represent the 3-D objects. In object modeling step, the features for recognition are extracted from the CAD models of objects to be recognized. Since the approach is based on the CAD models, the accuracy and flexibility are greatly improved. In matching stage, the sensed image is compared with the stored model, which is assumed to yield a distortion (location and orientation) in the 3-D Hough transform domain. The high dimensional (6-D) parameter space, which defines the distortion, is decomposed into the low dimensional space for an efficient recognition. At first we decompose the distortion parameter into the rotation parameter and the translation parameter, and the rotation parameter is further decomposed into the viewing direction and the rotational angle. Since we use the 3-D Hough transform domain of the input images directly, the sensitivity to the noise and the high computational complexity could be significantly alleviated. The results show that the proposed 3-D object recognition system provides a satisfactory performance on the real range images.

• 융합정보논문지
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• 제7권3호
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• pp.73-81
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• 2017

일반화된 허프변환(GHough)은 임의의 2차원 모델 추출을 위해 사용되는 유용한 기법이다. 그러나 GHough는 모델의 회전과 축척 관련 사전 정보가 없을 경우 모든 경우의 수를 나열하는 변환 방식을 택하기 때문에 4차원 패러미터 배열이라는 방대한 메모리 사용이 불가피하며 실행시간 또한 오래 걸릴 수밖에 없다. 이를 개선하기 위해 제안된 몇몇 n-to-1 변환 방식 들은 4차원 대신 2차원 패러미터 배열 사용만으로도 임의의 모델 추출을 가능케 한 반면 2차원 패러미터 공간에 던져지는 무작위 투표 때문에 모델 추출 오류 가능성 또한 높다 하겠다. 본 논문은 이와 같은 2차원 패러미터 공간에 던져지는 무작위 투표를 감소시키기 위한 방안으로 모델 내부의 추가적인 그레디언트 정보 활용을 제안하며 모델 윤곽선 정보에 추가로 모델 내부 그레디언트 정보를 활용할 경우 2차원 패러미터 공간에 던져지는 무작위 투표수를 효과적으로 줄일 수 있으며 따라서 실행시간 또한 단축될 수 있음을 실험을 통해 입증한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.45-54
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• 2009

본 논문에서는 평균 명암 필터와 개선된 2D 허프 변환을 이용하여 영상에서 가슴 영역을 검출함으로써 음란영상을 탐지하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 유해물 영상 검출 방법은 크게 학습 단계, 인식 단계, 검증 단계의 3가지 주요 단계로 구성된다. 학습 단계에서는 가슴의 유두 부분 영상의 학습을 통하여 인식 단계에서 사용할 유두 평균 명암 필터를 생성한다. 인식 단계에서는 입력 영상을 받아들여 에지를 추출하고, 에지의 밀도를 이용해 연결성분을 추출한 후. 추출된 연결성분의 가로와 세로외 길이 비율을 고려하여 유두 후보영역을 결정한다. 그리고 학습된 유두 평균 명암 필터와 입력 영상의 유두 후보영역 사이의 유사도를 측정하여 가장 유사도가 높은 영역을 최종적인 유두후보영역으로 결정하며, 개선된 2D 허프 변환을 이용하여 영상에서 가슴 라인을 검출한다. 검증 단계에서는 인식 단계에서 획득한 유두 후보영역과 가슴 라인의 위치를 고려하여 가슴 영역을 판단함으로써 유해물 영상의 최종 유무를 결정한다. 실험 결과에서는 다양한 영상을 이용한 실험을 통해 제안한 방법이 가슴 영역을 효과적으로 인식할 수 있음을 보여 주었으며, 결과적으로 제안된 방법이 음란 영상의 검출에 유용하게 활용될 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권3호
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• pp.143-151
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• 2009

본 논문에서는 지상 라이다에서 획득한 3차원 점군데이터로부터 인공 구조물을 추출하는 알고리듬을 제안한다. 지상 라이다 점군데이터는 항공 라이다의 경우와 달리 다양한 장애물이 존재하기 때문에 기존의 알고리듬을 그대로 적용하기가 곤란하다. 제안 방법에서는 지상 라이다 데이터가 가지고 있는 색상 정보를 이용하여 목표 구조물에 해당하는 점군데이터를 분할하고, 분할된 점군데이터의 Hough 변환을 통해 3차원 공간상에서의 구조물에 해당하는 직선 방정식을 추정한 후, 추정된 직선과 점군데이터 사이의 거리를 비교함으로써 목표 구조물을 추출한다. 제안 방법은 목표 구조물의 기준 색상을 획득하는 단계에서만 사용자의 개입이 필요하다는 점에서 효율적이며, 모의실험을 통해 제안방법의 성능을 확인하였다.

• 전기학회논문지
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• 제57권11호
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• pp.2086-2094
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• 2008

Finding a planar surface on 3D space is very important for efficient and safe operation of a mobile robot. In this paper, we propose a method using a plane detection cell (PDC) and iterative randomized Hough transform (IRHT) for finding the planar region from a 3D range image. First, the local planar region is detected by a PDC from the target area of the range image. Each plane is then segmented by analyzing the accumulated peaks from voting the local direction and position information of the local PDC in Hough space to reduce effect of noises and outliers and improve the efficiency of the HT. When segmenting each plane region, the IRHT repeatedly decreases the size of the planar region used for voting in the Hough parameter space in order to reduce the effect of noise and solve the local maxima problem in the parameter space. In general, range images have many planes of different normal directions. Hence, we first detected the largest plane region and then the remained region is again processed. Through this procedure, we can segment all planar regions of interest in the range image.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1995년도 추계학술대회 논문집
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• pp.1105-1109
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• 1995

A CCD-camera, which is structured with vision system, was used to realize automatic seam-tracking system and 3-D information which is needed to generate torch path, was obtained by using laser-slip beam. To extract laser strip and obtain welding-specific point, Adaptive Hough-transformation was used. Although the basic Hough transformation takes too much time to process image on line, it has a tendency to be robust to the noises as like spatter. For that reson, it was complemented with Adaptive Hough transformation to have an on-line processing ability for scanning a welding-specific point. the dead zone,where the sensing of weld line is impossible, is eliminated by rotating the camera with its rotating axis centered at welding torch. The camera angle is controlled so as to get the minimum image data for the sensing of weld line, hence the image processing time is reduced. The fuzzy controller is adapted to control the camera angle.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.91-97
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• 2019

레이더를 사용하여 탄도 미사일의 기두부를 추적할 때, 표적의 주변에 있는 각종 기만체들은 표적을 추적하는 레이더의 자원 관리에 큰 부담을 준다. 이러한 부담을 줄이기 위해서 레이더에 수신된 동적 RCS 신호로부터 탄도 미사일 기두부의 신호를 분리할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 이미지에서 직선을 추출하는 알고리즘인 허프 변환 방법을 이용하여, 레이더에 수신된 신호로부터 각각의 표적들의 동적 RCS를 분리하는 방법을 제안한다. 기두부와 기만체의 3차원 CAD 모델을 사용하여 표적들의 미세거동을 구현하였다. 또한 미세거동을 가지는 3차원 CAD로부터 표적의 동적 RCS를 계산하고 제안된 알고리즘을 적용하여 알고리즘의 성능을 검증하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 방법은 SNR이 10dB에서 미사일 기두부와 기만체의 신호를 분리할 수 있음을 확인하였다.