Parametric Equation of Hough Transform for Log-Polar Image Representation

로그폴라 영상 표현을 위한 매개변수 방정식의 Hough 변환

  • Choi, Il (School of Electronic and Electrical Engineering, Kyungpook National University) ;
  • Kim, Dong-su (YENT Co.) ;
  • Chien, Sung-Il (School of Electronic and Electrical Engineering, Kyungpook National University)
  • 최일 (慶北大學敎 大學院 電子電氣工學部) ;
  • 김동수 ((주) 옌트) ;
  • 태성일 (慶北大學敎 大學院 電子電氣工學部)
  • Published : 2002.07.01

Abstract

This paper presents a new parametric log line equation of polar form for Hough transform in log-polar plane, in which it can remove the well-known unboundedness problem of Hough parameters. Bolduc's method is used to generate a log-polar image dividing the fovea and periphery from a Cartesian image. Edges of the fovea and periphery are detected by using the Sobel mask and the proposed space-variant gradient mask, and are combined in the log-polar plane. The sampled points that might constitute a log line are quite sparse in a deep peripheral region due to severe under-sampling, which is an inherent property of LPM. To cope with such under-sampling, we determine the values of cumulative cells in Hough space by using the space-variant weighting. In our experiments, the proposed method demonstrates its validity of detecting not only the lines passing through both the fovea and periphery but also the lines in a deep periphery.

본 논문에서는 로그폴라 (log-polar) 영상 평면에서의 Hough 변환을 위하여, 잘 알려진 unboundedness 문제를 해결하는 새로운 폴라 형태의 로그 직선 (log line) 매개변수 방정식을 제안한다. 직각 좌표상의 영상으로부터 로그폴라 영상을 생성하기 위하여, 황반부와 주변 영역으로 분리되는 Bolduc의 방법을 이용한다. 그리고 Hough 변환의 입력으로 이용되는 로그폴라 에지 영상은 Sobel 연산자로부터 추출되는 황반부 에지 영상과 본 논문에서 제안하는 공간변형 가중치가 고려된 새로운 그래디언트 연산자가 적용되어 추출되는 주변 영역을 결합하여 생성한다. 그런데 LPM (log-polar mapping; LPM)의 고유한 특성인 비선형 표본화로 인하여 시선고착점으로부터 멀리 떨어진 주변 영역에 포함되는 로그 직선들을 구성하는 화소들은 매우 산재되어 분포된다. 이러한 로그 직선들을 효과적으로 검출하기 위하여 Hough 누적 셀의 값이 공간변형 가중치가 고려되어 계산되도록 한다. 본 논문에서 제안하는 방법이 황반부와 주변 영역을 동시에 지나는 직선들뿐만 아니라 시선고착점으로부터 멀리 떨어진 주변 영역에 존재하는 직선들도 검출될 수 있음을 실험을 통하여 확인한다.

Keywords

References

  1. S-W. Lee, Heinrich H. Bulthoff, and T. Poggio (Eds), Biologically Motilvated Computer Vision, LNCS 1811, Springer, 2000
  2. E. L. Schwartz, 'Spatial mapping in the primate sensory projection: Analytic structure and relevance to perception,' Biological Cybernetics, Vol. 25, pp. 181 -194, 1977 https://doi.org/10.1007/BF01885636
  3. M. Bolduc and M. D. Levine, 'A review of biologically motivated spice-variant data reduction models for robotic vision,' Computer Vision and Image Understanding, Vol. 69, pp. 170 -184, 1988 https://doi.org/10.1006/cviu.1997.0560
  4. B. Fischl, M. A Cohen, and E. L. Schwartz, 'The local structure of spare-variant images, 'Neural Networks, Vol. 10, pp. 815-831, 1997 https://doi.org/10.1016/S0893-6080(96)00125-6
  5. R. Wallace, P. Wen Ong, B. Bederson, and E. Schwartz, 'Space variant image processing,' Intemationall Journal Computer Vision, Vol. 13, No.1, pp. 71 -90, 1994 https://doi.org/10.1007/BF01420796
  6. R.A Messener and H.H Szu, 'An image processing architecture for real time generation of scale and rotation,' Computer Vision, Graphics, and Image Processing, 31, pp. 50-66, 1985 https://doi.org/10.1016/S0734-189X(85)80075-X
  7. B.B. Bederson, R.S. Wallace, and E.L. Schwartz, A miniaturized active image processing: Cortex I, Chap. 24,pp. 429-455, Champman & Hall, London, 1994
  8. 최일, '로그폴라 영상 변환을 이용한 얼굴 검출 및 인식,' 경북대학교 박사학위논문, 2000년 12월
  9. J. Illingworth and J. Kittler, 'A Survey of the Hough transform,'Computer Vision Graphics, and. Image Processing, V. 44, pp. 87 -116, 1988 https://doi.org/10.1016/S0734-189X(88)80033-1
  10. E. Nattel and Y. Yeshtrun 'An efficient data structure for feature extraction in a foveated environment,' INCS 1811, Springer, pp. 217- 226, 2000
  11. A. Peters and E.G. Jones, Cerebral cortex, vol. 10, Primary visual cortex in primates, Plenum Press, 1994
  12. B. Fischl, A. Cohen, and E. L. Schwartz, 'Rapid anisotropic diffusion using space-variant vision, 'Intermtional Jourmal of Computer Vision, 28(3), pp. 199~212,1998 https://doi.org/10.1023/A:1008043919667