• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.10 no.11
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• pp.2055-2061
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• 2006

The detection of geometric primitives from a digital image is one of the basic tasks in computer vision area and the Hough transform is a well-known method for detecting analytical shape represented by a number of free parameters. However the basic property of the Hough transform, the one-to-many mapping from an image space to a Hough space, causes the innate problem, the sensitivity to noise. In this paper, we proposed Edge Strength Hough Transform which uses edge strength to reduce the sensitivity to noise and proved the insensitivity using the ratio of peaks in a Mough space. We also experimented the proposed method on lines and got small number of peaks in a Hough space compared to traditional Hough transform, which supports the noise insensitivity of the proposed method.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.5
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• pp.575-581
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• 2007

Though the Hough transform is a well-known method for detecting analytical shape represented by a number of free parameters, the basic property of the Hough transform, the one-to-many mapping from an image space to a Hough space, causes the innate problem, the sensitivity to noise. To remedy this problem, Edge Strength Hough Transform (ESHT) was proposed and proved to reduce the noise sensitivity. However the performance of ESHT depends on the size of a Hough space and image and some other parameters which should be decided experimentally. In this paper, we derived formulae to decide 2 parameter values; decreasing parameter and broadening parameter, which play an important role in ESHT. Using the derived formulae, 2 parameter values can be decided only with the pre-determined values, the size of a Hough space and an image, which make it possible to decide them automatically. The experiments with different parameter values also support the result.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.12 no.2
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• pp.369-377
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• 2008

Though the Hough transform(HT) is a well-known method for detecting analytical shape represented by a number of free parameters, the basic property of the HT, the one-to-many mapping from an image spare to a Hough space, causes the innate problem, the sensitivity to noise. This basic problem also deteriorates the quality of detected lines and makes the detected line deviated from the real one or generates some bogus, multiple lines where only one real line exists. The size of Hough space also affects the quality of detected lines. In this paper, we analyzed the line distortions in the traditional Hough transform and showed that the distortions are relieved in the edge strength Hough transform(ESHT), which is a modified HT. However the usage of expanded edge and edge strength in ESHT can cause some new line distortions which do not exist in the HT. These new ones can be solved by a proper setting of decreasing and broadening parameter values and the optimal values can be determined only by some pre-determined values. We also illustrated several examples to show the distortion-decreasing property of ESHT.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.383-386
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• 2007

허프 변환(Hough transform)은 영상에서 몇 개의 파라미터로 표현되는 기하학적 요소 추출을 위해 널리 사용되고 있는 방법 중 하나이다. 하지만 허프 변환은 영상의 한 픽셀이 허프 공간(Hough space)의 한 방정식에 대응되는 일대다 특성으로 인해 잡음에 민감한 특성을 갖는다. 이러한 잡음 민감성은 검출되는 직선의 개수뿐만이 아니라 검출된 직선의 품질에도 영향을 미칠 수 있다. 즉, 실제 직선에서 벗어난 직선이 검출되거나 하나의 실제 직선에 대해 여러 개의 직선이 검출되는 등의 직선 왜곡이 발생할 수 있다. 이러한 직선 왜곡은 잡음 이외에도 허프 공간의 설정, 특히 각 해상도의 설정에 영향을 받는다. 이 논문에서는 기존의 허프 변환에서 발생하는 이러한 직선 왜곡을 분석하고, 잡음 민감성을 줄이기 위해 제안된 경계선 강도 허프 변환(Edge Strength Hough Transform, ESHT)에서 이러한 왜곡이 적게 발생함을 보인다. 또한 ESHT에서만 발생할 수 있는 왜곡을 분석하고 해결방안을 제시한다. 제시한 방법에 의해 직선의 왜곡이 감소하는 것은 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.06a
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• pp.728-731
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• 2007

Though the Hough transform is a well-known method for detecting analytical shape represented by a number of free parameters, the basic property of the Hough transform, the one-to-many mapping from an image space to a Hough space, causes the innate problem, the sensitivity to noise. To remedy this problem, Edge Strength Hough Transform (ESHT) was proposed and proved to reduce the noise sensitivity. However the performance of ESHT depends on the size of a Hough space and image and some other parameters, which play an important role in ESHT and should be decided experimentally. In this paper, we derived a formula to decide decreasing parameter. Using the derived formulae, the decreasing parameter value can be decided only with the pre-determined values, the size of a Hough space and an image, which make it possible to decide them automatically.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.823-826
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• 2005

본 논문에서는 얼굴 영상으로부터 얼굴인식을 위한 눈동자를 검출하기 위한 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 분리 필터를 사용하여 홍채의 후보가 되는 영역을 구한 후 양자를 잇는 선분의 길이 및 기울기의 허용치 안에 있는 모든 영역에 대해 본 논문에서 제안한 방식으로 그 값을 계산한다. 이 값은 영역의 근방영역에서 홍채의 경계선에 대응하는 원을 허프변환으로 구했을 때 후보 영역의 원에서의 후보 영역과 인접하면서 분리된 영역 내의 평균 휘도 값 및 영역을 포함한 부분화상과 눈의 템프릿 사이의 정규화된 상관계수를 사용하여 계산된다. 그리고 그 값을 최소로 하는 영역들을 택하여 이것을 양눈의 홍채로 검출한다. 안경을 쓰지 않은 총 150장의 얼굴영상을 사용하여 실험한 결과 최대 97.3%, 최소 95.3%의 성공률을 얻을 수 있었으며, 약간의 오차를 허용한 경우에는 최대 99.3%, 최소 96.7%의 성공률을 얻을 수 있었다.