• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권6호
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• pp.707-714
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• 2002

본 연구에서는 능동카메라에서 취득된 영상에서 이동물체를 효율적으로 추적하기위한 실시간 Hausdorff 정합 알고리즘을 제안하였다. 알고리즘은 이동물체의 윤곽선영상을모델로 사용하고, Hausdorff 거리를 모델과 영상사이의 동일성 판별을 위한 평가함수로 사용하였으며, 실시간 처리를 위하여 Hausdorff 거리를 고속으로 계산하기 위한 등가변환방법과 기존 탐색알고리즘의 탐색회수를 줄이고 성능을 개선할 수 있는 반 교차정합기법을 제안하였다. 실험영상에 대한 모의실험 결과 제안한 알고리즘은 이동물체의 위치를 정확히 탐색할 수 있으며, 실시간 처리가 가능하도록 처리시간을 단축시킬 수 있음을 입증하였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제34S권12호
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• pp.70-80
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• 1997

This paper proposes a hierarchical Hausdorff distance (HD) matching algorithm baased on coarse-to-fine approach. It reduces the computational complexity greatly by using the pyramidal structures consisting of distance transform (DT) and edge pyramids. Also, inthe proposed hierarchical HD matching, a thresholding method is presented to find an optimal matching position with small error, in which the threshold values are determined by using the property between adjacent level of a DT map pyramid. By computer simulation, the performance of the conventional and proposed hierarchical HD matching algorithms is compared in therms of the matching position for binary images containing uniform noise.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.916-921
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• 2011

Mobile robot localization is the task of estimating the robot pose in a given environment. This research deals with outdoor localization based on an elevation map. Since outdoor environments are large and contain many complex objects, it is difficult to robustly estimate the robot pose. This paper proposes a Hausdorff distance-based map matching method. The Hausdorff distance is exploited to measure the similarity between extracted features obtained from the robot and elevation map. The experiments and simulations show that the proposed Hausdorff distance-based map matching is useful for robust outdoor localization using an elevation map. Also, it can be easily applied to other probabilistic approaches such as a Markov localization method.

• 전자공학회논문지S
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• 제34S권11호
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• pp.93-101
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• 1997

A Hausdorff distance (HD) is one of commonly used measures for object matching. It calculates the distance between two point sets of edges in two-dimensional binary images without establishing correspondences. This paper proposes three object matching algorithm using robust HD measures based on M-estimation, least trimmed square (LTS), and .alpha.-trimmed mean methods, which are more efficient than the conventional HD measures. By computer simulation with synthetic and real images, the matching performance of the conventional HD smeasures and proposed' robust ones is compared.

• 대한기계학회논문집A
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• 제25권5호
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• pp.841-849
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• 2001

The pixel information of the object was obtained sequentially and pixels were clustered to a label by the line labeling method. Feature points were determined by finding the slope for edge pixels after selecting the fixed number of edge pixels. The slope was estimated by the least square method to reduce the detection error. Once a matching point was determined by comparing the feature information of the object and the pattern, the parameters for translation, scaling and rotation were obtained by selecting the longer line of the two which passed through the matching point from left and right sides. Finally, modified Hausdorff Distance has been used to identify the similarity between the object and the given pattern. The multi-label method was developed for recognizing the patterns with more than one label, which performs the modified Hausdorff Distance twice. Experiments have been performed to verify the performance of the proposed algorithm and method for simple target image, complex target image, simple pattern, and complex pattern as well as the partially hidden object. It was proved via experiments that the proposed image matching algorithm for recognizing the object had a good performance of matching.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권11호
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• pp.60-67
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• 1999

본 논문은 2-D 물체 정합을 위한 robust oriented Hausdorff measure (ROHM)을 제안하였다. 이 ROHM은 기존의 Hausdorff distance (HD) 알고리듬의 거리 개념을 Hough 변환의 누적기법으로 대치함으로써 제안되었다. 제안한 알고리듬은 distance transform (DT)을 사용하는 변형된 Hough transform으로 생각할 수 있다. 또한 각 화소의 방향각을 사용하여 부적절한 대응관계를 제거하였다. 여러가지 실험영상을 이용한 실험을 통하여 제안한 알고리듬이 기존의 알고리듬들에 비하여 효율적임을 보였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제38권2호
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• pp.56-62
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• 2015

The Hausdorff distance is commonly used as a similarity measure between two-dimensional binary images. Since the document images may be contaminated by a variety of noise sources during transmission, scanning or conversion to digital form, the measure should be robust to the noise. Original Hausdorff distance has been known to be sensitive to outliers. Transforming the given image to grayscale image is one of methods to deal with the noises. In this paper, we propose a Hausdorff distance applied to grayscale images. The proposed method is tested with synthetic images with various levels of noises and compared with other methods to show its robustness.

• 지능정보연구
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• 제6권1호
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• pp.65-72
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• 2000

본 논문에서는 쿼리 영상에 대하여 가장 정확하게 정합되는 영상을 찾기 위한 새로운 이진 영상 정합 방법인 퍼지 기반 하우스도르프 방법을 제안한다, 먼저 하우스도르프 거리를 이용하여 최소거리 분포를 얻은 후 반경에 해당하는 집함의 개수를 이용하여 소속함수로 표현한다. 제안한 방법에서는 소속함수로 정의된 거리 분포에 대하여 퍼지 추론과정을 도입하여 최종적인 정합 후보를 구하게 된다. 제안된 방법을 실제 잡음이 부가된 얼굴 영상과 문자 인식에 적용하여 그 성능을 검증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권10호
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• pp.134-142
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• 2006

본 논문에서는 영상의 유사성을 측정하는데 많이 이용되는 Hausdorff거리 기법이 텍스트 영상을 검색하는 분야에도 효과적임을 입증하고자 한다. 즉, 시차를 두고 스캔된 임의의 텍스트 영상들의 동일성 여부를 판단할 수 있는 영상기반 텍스트 매칭 기법을 제안하고 이를 위해 지역 밀집도와 Hausdorff 거리를 이용한다. Hausdorff 거리 방법은 처리시간이 오래 걸리는 단점이 존재하는데, 본 논문에서는 지역 밀집도 알고리즘을 이용한 특징점 추출을 수행하여 이를 보완하였다. 우편 봉투에서 얻은 텍스트 영상으로 190개의 동일 영상 190개의 비등일 영상을 만들어 실험을 수행하였다. 기존에 영상 간의 유사도 매칭에 가장 일반적으로 이용되는 이진 상관도 및 Hausdorff 거리 방법과 본 논문에서 제안한 수정된 Hausdorff 방법의 실험 결과를 비교한 결과, 유사한 영역을 찾고 일치하는 정도를 얻는데 있어 다른 방법에 비해 약 2.7%에서 9.0%의 높은 정확률을 얻어 성능의 우수성을 입증하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권3D호
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• pp.519-525
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• 2006

기존의 영역기반의 영상정합이나 에피폴라 기하 혹은 고도값 제한 등을 통해 정합의 탐색영역을 줄임으로 영상정합의 효율성을 높이는 방법들은 비슷한 형태의 고층 건물이 밀집되어 있는 대규모 도심지와 같은 경우 오정합의 가능성이 크며 정합에 소요되는 시간도 여전히 오래 걸리는 단점을 갖고 있다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 건물 인식을 통한 영상정합법에 대하여 연구를 수행하고자 한다. 본 논문에서는 새로운 영상정합기법의 기초연구로서 컬러영상으로부터 경계정보와 색상 정보를 활용하여 동일 건물 인식에 관하여 실험을 수행하였다. 경계정보와 색상정보를 활용하기 위하여 각각 보완된 Hausdorff 거리개념과 보완된 컬러 인덱싱 기법을 적용하였다. 각각의 정보를 단독으로 활용한 경우 동일건물의 인식률이 경계정보의 경우 46.5%, 색상정보의 경우 7.1%로 매우 낮았으나, 두 가지 정보를 조합하여 인식을 실시한 결과 78.5%로 인식률이 높아지는 것을 확인할 수 있었다.