Robust Oriented Hausdorff Measure for 2-D Object Matching

이차원 물체 정합을 위한 Robust Oriented Hausdorff Measure

This paper proposes a robust oriented Hausdorff measure (ROHM) for 20D object matching. The ROHM is introduced by replacing the distance concept of the conventional Hausdorff distance (HD) algorithm by the accumulation scheme of the Hough transform (HT). The proposed algorithm can be considered as the modified directed HT using the distance transform (DT). The orientation information at each pixel is also used for removing incorrect correspondences. Experiments with various test images show that the performance of the proposed algorithm is better than that of conventional HD algorithms considered.

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.