• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.21-28
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• 2016

Circle detection has long been studied as one of fundamental image processing applications. It is used in divers areas including industrial inspection, medial image analysis, radio astronomy data analysis, and other object recognition applications. The most widely used class of circle detection techniques is the circle Hough transform and its variants. Management of 3 dimensional parameter histogram used in these methods brings about spatial and temporal overheads, and a lot of studies have dealt the problem. This paper proposes a robust circle detection method using maximal symmetry property of circle. The basic idea is that if perpendicular bisectors of pairs of edges are accumulated in image space, center of circle is determined to be the location of highest accumulation. However, directly implementing the idea in image space requires a lot of calculations. The method of this paper reduces the number of calculations by mapping the perpendicular bisectors into parameter space, selecting small number of parameters, and mapping them inversely into image space. Test on 22 images shows the calculations of the proposed method is 0.056% calculations of the basic idea. The test images include simple circles, multiple circles with various sizes, concentric circles, and partially occluded circles. The proposed method detected circles in various situations successfully.

• 전자공학회논문지
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• 제51권1호
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• pp.161-171
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• 2014

허프변환은 이미지 영역에서 패러미터 영역으로의 변환을 통해 주어진 이미지에서 모델 인스턴스를 추출해내는 방식으로 허프변환된 결과는 패러미터 영역 좌표에 해당하는 Cell 카운터들의 히스토그램 형태가 된다. 다음 단계로 임계값을 정한 후 이를 상회하는 카운터 값에 해당하는 패러미터 값을 통해 모델 인스턴스를 추출하게 되는데 일반적으로 그 임계값은 최고 Cell 카운터 값의 일정 부분에 해당하는 값을 주로 선택하게 된다. 임계점이 너무 낮을 경우 잘못된 모델 인스턴스를 추출할 가능성이 있으며(false positives) 반대로 너무 높은 임계점을 선택할 경우 존재하는 모델 인스턴스를 추출해내지 못하는 오류(false negatives)를 초래하게 된다. 본 논문에서는 일반화된 허프변환(Generalized Hough Transform) 적용 시 패러미터 영역에서의 Cell 카운터 값의 임계점 선택을 위한 방법으로 확률적인 접근방식을 제시하며 이를 위해 Cell 카운터 분포에 해당하는 조건부 확률을 도출하여 과학적인 임계점 선택이 가능함을 입증한다.

• 터널과지하공간
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• 제15권2호
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• pp.137-144
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• 2005

이 연구에서는 최소자승법을 이용하여 절리의 직경분포를 추정하는 방법을 개발하였다. 이전에 Song and Lee가 제안한 방법에서는 현장에서 조사한 양끝내포선(contained trace) 분포로부터 무한 조사창에서 정의되는 절리선(joint trace) 길이 분포를 먼저 구하고 이 후에 직경분포를 구하게 된다. 그러나 새로 제안한 방법을 사용하면 중간 추정과정없이 현장에서 얻은 양끝내포선 분포로부터 바로 절리의 직경분포를 구할 수 있다. 이전의 방법과 비교할 때 새로 제안된 방법은 표본의 크기가 작을 때 조금 더 높은 추정정밀도를 보이며, 직경분포를 추정하는 과정에서 절리의 기하학적 파라미터의 하나인 체적빈도(volumetric frequency)도 제공한다. 새로운 추정법의 검증을 위해 Monte Carlo 시뮬레이션을 적용하였다.