• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.227-232
• /
• 2018

직선 검출을 위한 대표적인 알고리즘인 허프 변환에서 잡음이 있거나 복잡한 영상에서 생성되는 방대한 에지 화소들은 상당한 계산량과 의사직선을 야기한다. 본 논문은 기존 허프변환을 개선하기 위해 2 단계 직선 검출 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 단계에서 제안된 알고리즘은 영상을 겹치지 않는 블록들로 나누고, 주성분 분석(PCA)을 이용해 블록 내 에지 화소들의 직선과 관련된 정보를 검출한다. 두 번째 단계에서 직선과 관련된 화소들에 기울기 제한된 허프변환을 수행하여 직선들을 검출한다. 모의실험 결과들은 제안된 알고리즘이 부가적인 계산이 다소 필요하지만 불필요한 에지 화소들을 줄이고 기울기 영역을 제한하여 ${\rho}$ 계산의 평균 94.6% 줄여주고 의사직선 검출을 방지하는 것을 보여주고 있다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제19권9호
• /
• pp.2161-2166
• /
• 2015

본 논문은 주성분 분석을 이용한 직선 검출 알고리즘을 분석하여 새로운 두 기능이 추가된 개선된 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 기능은 검출된 직선을 통해 무효 화소를 제거하고 다시 직선을 검출하는 것이고, 두 번째 기능은 겹치지 않는 블록들에서 직선 검출을 통해 후보 직선들 선택하고, 각 후보 직선의 주변 화소들을 이용해 유효 직선을 검출하는 것이다. 제안된 알고리즘은 정제된 직선 영상에서는 기존 알고리즘보다 적은 계산량으로 더 정확한 직선을 검출하고 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
• /
• pp.674-677
• /
• 2017

허프변환은 에지 화소를 대상으로 직선을 검출하는 가장 대표적인 알고리즘이다. 허프변환은 단순한 직선 영상에서는 우수한 성능을 보이나 잡음이 있거나 복잡한 영상에서는 상당한 계산량을 요구하고 쉽게 의사직선을 검출하는 문제를 갖고 있다. 본 논문은 기존 허프변환의 문제를 개선하기 위한 직선 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 허프변환을 수행하기 전에 주성분 분석을 이용해 에지 화소의 직선 정보를 검출한다. 에지 화소의 직선 정보를 근거로 유효 에지 화소에서 제한된 기울기 영역의 허프변환을 수행한다. 모의실험 결과들은 제안된 알고리즘이 계산량을 크게 줄이는 것은 물론 의사직선도 제거하는 것을 보여주고 있다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제15권7호
• /
• pp.1479-1486
• /
• 2011

본 논문에서는 후판 영상에서 직선 패턴을 검출하는 간단하면서도 정확한 알고리즘을 제안한다. 후판의 직선 검출은 후판 영상으로부터 후판에 관련된 정보를 분석하거나 인식할 때 기본적으로 사용되는 핵심적인 알고리즘이다. 제안하는 알고리즘에서는 마스크를 이용하여 전체 영상을 탐색하면서 에지 영상을 분석한다. 먼저 마스크에 위치한 에지 패턴의 픽셀들에 대한 공분산 행렬을 계산하고 공분산 행렬의 고유값과 에지 패턴의 통계적 기하학적인 특성 사이의 관계를 분석하여 직선 에지를 검출한다. 직선 패턴이 중복된 에지 영상에 대해서는 모든 직선을 정확하게 검출하기 위하여 먼저 각 직선 패턴을 전체 영상에서 분리한 후 고유값을 계산한다. 또한 에지를 구성하는 픽셀의 수와 에지의 방향 정보를 이용하여 불필요한 직선 에지들을 제거함으로써 후판의 직선 에지를 정확하게 검출하도록 한다. 다양한 후판 영상에 대해서 실험을 수행한 결과는 제안하는 알고리즘이 고유값을 이용한 기존 알고리즘 보다 우수함을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제20권12호
• /
• pp.29-36
• /
• 2015

In this paper, we propose the horizontal line detection using the Haar-like features and linear regression in infrared images. In the marine environment horizon image is very useful information on a variety of systems. In the proposed method Haar-like features it was noted that the standard deviation be calculated in real time on a static area. Based on the pixel position, calculating the standard deviation of the around area in real time and, if the reaction is to filter out the largest pixel can get the energy map of the area containing the straight horizontal line. In order to select a horizontal line of pixels from the energy map, we applied the linear regression, calculating a linear fit to the transverse horizontal line across the image to select the candidate optimal horizontal. The proposed method was carried out in a horizontal line detecting real infrared image experiment for day and night, it was confirmed the excellent detection results than the legacy methods.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
• /
• 제13권6호
• /
• pp.2530-2544
• /
• 2018

In this paper, we propose an enhanced LiDAR-camera calibration method that extracts the marker plane from 3D point cloud information. In previous work, we estimated the straight line of each board to obtain the vertex. However, the errors in the point information in relation to the z axis were not considered. These errors are caused by the effects of user selection on the board border. Because of the nature of LiDAR, the point information is separated in the horizontal direction, causing the approximated model of the straight line to be erroneous. In the proposed work, we obtain each vertex by estimating a rectangle from a plane rather than obtaining a point from each straight line in order to obtain a vertex more precisely than the previous study. The advantage of using planes is that it is easier to select the area, and the most point information on the board is available. We demonstrated through experiments that the proposed method could be used to obtain more accurate results compared to the performance of the previous method.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제20권1호
• /
• pp.82-88
• /
• 2016

영상 인식에서 널리 이용되는 PPHT(Progressive Probability Hough Transform)는 직선을 정확하게 인식하는 우수한 알고리즘이나 원본 영상이 선명하지 않거나 복잡하여 잡음 성분이 많은 경우 인식률이 감소하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 잡음에 강하고 손상된 가장자리 패턴을 복구하며 직선을 인식하는 개선된 PPHT 방식을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 픽셀 단위로 직선을 추적하고 검증하여 선분을 검출하는 방식으로 잡음의 영향을 최소화하고 손상된 가장자리 패턴을 일정 범위 내에서 복구하여 인식률을 증가시켰다. 제안한 알고리즘을 차선 인식에 적용하여 직선의 오인식률을 30% 이상 감소시키고 선분 인식률이 15%까지 증가함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
• /
• pp.918-920
• /
• 2011

본 논문에서는 이진화 결과 임펄스 노이즈 형태가 나타나는 영상에서 직선 성분을 검출할 때 사용되는 에지 패턴 분리 방법을 제안한다. 임펄스 노이즈가 발생하면 직선형태의 에지 패턴이 왜곡되어 복잡한 형태의 에지 형태가 된다. 왜곡된 상태에서 직선 검출 알고리즘을 적용하면 노이즈로 왜곡된 직선을 검출하지 못하기 때문에 전체 영상의 에지 성분을 방향성을 이용하여 분리하여야 한다. 본 논문에서는 4 방향에 대해서 에지 성분을 분리하였고, 분리한 각 영상에 대해서 겹쳐진 직선 패턴을 분리하여 직선을 검출하였다. 실험 결과는 제안하는 방법이 간단하면서도 정확하게 직선을 검출함을 보여준다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제25권6B호
• /
• pp.993-1001
• /
• 2000

This research features a method that quantitatively evaluates the performance of edge detection algorithms. Contrary to conventional methods that evaluate the performance of edge detection as a function of the amount of noise added to he input image, the proposed method is capable of assessing the performance of edge detection algorithms based on chosen parameters that influence the performance of edge detection. We have proposed a quantitative measure, called average performance index, that compares the average performance of different edge detection algorithms. We have applied the method to the commonly used edge detectors, Sobel, LOG(Laplacian of Gaussian), and Canny edge detectors for noisy images that contain straight line edges and curved line edges. Two kinds of noises i.e, Gaussian and impulse noises, are used. Experimental results show that our method of quantitatively evaluating the performance of edge detection algorithms can facilitate the selection of the optimal dge detection algorithm for a given task.

• 대한산업공학회지
• /
• 제28권2호
• /
• pp.162-170
• /
• 2002

Detecting straight lines in an image is frequently required for various machine vision applications such as restoring CAD drawings from scanned images and object recognition. The standard Hough transform has been dominantly used to that purpose. However, massive storage requirement and low precision in estimating line parameters due to the quantization of parameter space are the major drawbacks of the Hough transform technique. In this paper, to overcome the drawbacks, an iterative algorithm based on a self-organizing map is presented. The self-organizing map can be adaptively learned such that image points are clustered by prominent lines. Through the procedure of the algorithm, a set of lines are sequentially detected one at a time. The algorithm can produce highly precised estimates of line parameters using very small amount of storage memory. Computational results for synthetically generated images are given. The promise of the algorithm is also demonstrated with its application to two natural images of inserts.