Hangul is expressed by the basic elements, twenty-four characters. Because these characters are composed of a circle and lines, Hough transform(HT), which has a powerful performance on the noise in extracting lines, is introduced. Many difficulties often occur when the original HT is used to extract strokes and it's direction, position and length from handwritten Hangul characters. Original HT has eight direction selected as samples in the transformed image should be calculated for these eight directions. In this paper, the generalized sampling rule is suggested. According to the rule, those directions which are possible to a line are the only thing to be calculated. The experoment result turned out to be higher than the method that Chen suggested in sampling rate. Anogher experiment result is done on the 1800 handwritten Hangul characters that 10 persons wrote. By feature extracting the oritinal HT and sampling HT. And as a result of six type classification, the suggested method came out higher than original HT.
기존의 허프 변환을 이용한 차량 주행 경로 검출 기법에서는 배경 영상이 복잡하지 않은 차량 주행 영상에서 주행선 이탈 여부를 판별하였다. 하지만 획득된 차량 주행 영상에는 도로의 장애물이나 그림자, 다른 차량 등 주행 경로 인식을 방해하는 요소들이 있으므로 주행 경로 검출에 있어서 매우 큰 장애물로 작용하였다. 이 논문에서는 퍼지 이진화 기법과 캐니 마스크를 적용함으로써 기존에 제안된 허프 변환만을 이용한 주행 경로 검출 기법보다 효과적인 주행 경로 검출 기법을 제안한다. 이 논문에서 제안한 주행 경로 검출 기법의 성능을 평가하기 위하여 20개의 영상을 대상으로 실험한 결과, 주행 경로를 검출하는 데에 더욱 효과적인 것을 확인하였다.
본 논문에서는 영상인식을 위한 직선 HT(Hough transform) 알고리즘 연산의 하드웨어 구조를 제안하였다. 이 연산기는 기울기연산을 위한 필터링부위와 HT 연산부위로 이루어졌으며, 이때 각도에 관한 정보는 메모리 테이블에 저장하였다. 제안된 구조는 C 언어를 이용한 알고리즘 시뮬레이션을 수행하며 동작의 확인과 계산의 정밀도를 결정한 다음, 전체블록에 대하여 VHDL 언어에 의한 아키텍쳐 시뮬레이션을 수행하였다. 각 실험결과에 의하면, 연산된 데이타 값이 유사하게 얻어졌으며, 영상의 선명도와 사용 비트수가 커질수록 연산값의 차이가 적어짐을 확인하였다.
In this paper, we propose an algorithm to decode Data Matrix two dimensional barcode symbology. We employ hough transform and bilinear image warping to extract the barcode region from the image scanned using a CMOS digital camera. The location of barcode can be found by applying Hough transform. However, barcode image should be warped due to the nonlinearity of lens and the viewing angle of camera. In this paper, bilinear warping transform is adopted to wa게 and align the barcode region of the scanned image. Codeword can be detected from the aligned barcode region.
본 논문은 2-D 영상의 운동 변화량(크기, 회전, 이동)을 추정할 수 있는 새로운 방법을 제안하였다. 이 방법은 입력 영상내의 직선 성분을 Hough 영역에서 한 점으로 대응시키는 Hough 변환 알고리듬을 사용하여 입력 영상에서 크기 변화가 있는 물체의 운동과 그 Hough space상의 특징점들의 변화를 나타내는 운동 변화량들에 대한 관계식을 유도한다. 유도한 관계식은 크기, 회전, 이동을 가지고 모든 입력 영상에 대해서 운동 변화량을 효율적으로 계산할 수 있다. 제안된 관계식을 항공기 영상에 적용하여 운동 변화량을 비교적 정확히 측정하였다. 또한 제안된 방식이 잡음이 섞인 영상에 대해서도 큰 오차 없이 추정 결과를 나타내고 있음을 보인다.
본 논문은 영상처리를 통해 운전면허시험 시스템의 코스 주행 시스템을 개선하는 방법을 제시한다. 주행차량에 장착된 이미지 캡처장비를 통해, 디지털 이미지를 취득하고, 이에 대한 그레이스케일, 표본화, 허프변환 등의 영상처리과정을 거쳐 결정사항이 중앙시스템에 기록되고, 주행자에게 합격여부를 알려주게 되며, 이러한 시스템을 통해, 경제적이고 효율적인 운영이 가능해진다.
하프변환은 영상에서 직선을 검출하는데 유용하고 강력한 기법이다 그러나. 전통적인 하프변환의 확장은 원과 타원을 복구하는데 늦은 속포라 과도한 메모리로 인해 제한되어 왔다. 본 논문은 최소자승법을 이용하여 영상에서 하원을 검출하는 방법을 제안한다. 이 방법은 계산비용과 메모리 요구를 감소시킨다. 타원을 검출할 때 타원의 매개변수를 결정하기 위해서 하프변환의 누적을 이용하지 않고 타원의 기하학적 특징을 포함하는 특별한 점을 선택했다. 타원의 매개변수는 그 특별한 점을 사용한 최소자승법으로 계산된다.
본 논문은 무선 이동로봇의 영상에서 빠르고 정확하게 직선을 검출하는 방법에 대한 연구이다. 직선검출 처리시간 향상을 위하여 무선 이동로봇으로부터 전송 받은 영상의 특성을 분석하고 기존의 전처리 방법들 중 효율적인 전처리 방법을 선택하였다. 그리고 직선검출 정확도 향상을 위하여 하프변환의 결과를 저장하는 하프배열에서 지역 최대값을 선택하는 방법을 마스크를 설계하고 하프배열에 적용하여 개선하였다. 무선 이동로봇으로부터 획득한 실험영상을 가지고 실험을 실시하였고 제안방법은 처리시간과 직선검출에 있어 기존 방법들에 비해 좋은 성능을 보였다.
The welding automation in ship manufacturing process,especially in the sub-assembly line is considered to be a difficult job because the welding part is too huge, various, unstructured for a welding robot to weld fully automatically. The weld orocess at the sub-assembly line for ship manufacturing is to joint the various stiffener on the base panel. In order to realize automatic robot weld in sub-assembly line, robot have to equip with the sensing system to recognize the position of the parts. In this research,we developed a vision system to detect the position of base panle for sub-assembly line is shipbuilding process. The vision system is composed of one CCD camera attached on the base of robot, 2-500W halogen lamps for active illumination. In the image processing algorithm,the base panel is represented by two set of lines located at its two corner through hough transform. However, the various noise line caused by highlight,scratches and stiffener,roller in conveyor, and so on is contained in the captured image, this nosie can be eliminated by region segmentation and threshold in hough transform domain. The matching process to recognize the position of weld panel is executed by finding patterns in the Hough transformed domain. The sets of experiments performed in the sub-assembly line show the effectiveness of the proposed algorithm.
일반적으로 송전용 전력선 및 절연체의 감시 및 유지 보수를 위한 한 방법으로서 유인 헬기를 이용하여 가시영상 및 적외선 열영상을 측정하고 이를 분석하는 방법이 이용되고 있다. 이러한 감시 및 유지보수 방법을 무인화하기 위해 항공 영상으로부터 전력선의 자동 추출에 대한 연구가 진행 되어 왔다. 본 논문에서는 열영상 기반의 전력선 영상에서 전력선을 효과적으로 검출하기 위해 Hough변환 및 전력선의 방향성을 이용하는 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 얻어진 에지성분을 바탕으로 하프변환을 하고 방향성분을 분석하여 전력선의 분포특성을 얻고 이를 이용하여 전력선을 검출한다. 특히 얻어진 항공영상에서 전력선이 평행한 경우와 원근법에 의해 평행하지 않은 경우 모두 양호한 검출특성을 보인다. 모의실험을 통하여 이러한 전력선 검출 방법은 배경 영상의 복잡성과 항공영상의 전력선 방향에 무관하게 유효한 방법임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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