• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.421-424
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• 2022

허프변환은 에지 영상에서 직선을 검출하는 대표적인 알고리즘이다. 허프변환은 에지 화소에서 발생 가능한 직선들의 파라미터들을 파라미터 공간상에 대응시키고, 주어진 조건을 만족하는 유효 파라미터를 직선으로 검출한다. 일반적인 허프변환에서는 직선의 파라미터들은 영상 원점을 기준점으로 계산되고 있다. 그러나 본 논문에서는 영상 중심이 기준점인 허프변환을 수행하고 그 성능을 기존 허프변환과 비교분석하고 있다.

• 융합정보논문지
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• 제7권6호
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• pp.143-151
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• 2017

일반화된 허프변환은 임의의 형태의 2차원 모델을 입력영상에서 탐지 및 추출하는데 사용되어지는 효과적인 방법이다. 그러나 일반화된 허프변환의 단점으로 실행시간이 오래 걸린다는 것과 과도한 메모리 사용을 들 수 있다. 그래서 현재까지의 대부분의 연구는 일반화된 허프변환의 실행시간과 메모리 사용량을 줄이는데 집중되어왔다. 그러나 실행시간과 메모리 사용을 줄여서 개선된 알고리즘이 입력 영상에 존재하는 노이즈를 고려할 경우 어떤 성능을 제공하는가는 여전히 불분명하다. 그러므로 본 논문은 일반화된 허프변환의 성능 평가를 위한 새로운 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 일반화된 허프변환을 신호탐지 이론의 탐지기로 간주하며 ROC 커브를 사용해서 일반화된 허프변환의 성능을 정의한다. 마지막으로 입력 영상에서의 노이즈를 고려한 정량적인 성능 평가가 가능함을 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.674-677
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• 2017

허프변환은 에지 화소를 대상으로 직선을 검출하는 가장 대표적인 알고리즘이다. 허프변환은 단순한 직선 영상에서는 우수한 성능을 보이나 잡음이 있거나 복잡한 영상에서는 상당한 계산량을 요구하고 쉽게 의사직선을 검출하는 문제를 갖고 있다. 본 논문은 기존 허프변환의 문제를 개선하기 위한 직선 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 허프변환을 수행하기 전에 주성분 분석을 이용해 에지 화소의 직선 정보를 검출한다. 에지 화소의 직선 정보를 근거로 유효 에지 화소에서 제한된 기울기 영역의 허프변환을 수행한다. 모의실험 결과들은 제안된 알고리즘이 계산량을 크게 줄이는 것은 물론 의사직선도 제거하는 것을 보여주고 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1868-1873
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• 2021

본 논문은 대표적인 직선 검출 알고리즘인 허프변환이 갖고 있는 계산적인 부담을 줄이기 위해 확장된 참조표를 활용한 허프변환을 제안하고, 성능을 분석하고 있다. 기존 허프변환도 계산 부담을 줄이기 위해 관심 에지 화소를 지나는 모든 직선들의 매개 변수 𝜌 계산에 참조표를 적용한다. 그러나 제안된 허프변환은 더 많은 계산 감소를 유도하기 위해 관심 에지 화소뿐만 아니라 그 주변 에지 화소들을 지나는 직선들에도 적용할 수 있는 확장 참조표를 채택하고 있다. 본 논문은 제안된 알고리즘의 유효성을 수학적으로 증명하고 또한 모의실험을 통해 확인하고 있다. 모의 실험 결과는 제안된 허프변환이 기존 허프변환과 비교해 곱셈 계산량을 영상과 적용된 확장 참조표에 따라 49.6%에서 최대 16.1%까지 감소시키는 것을 보여주고 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.1984-1987
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• 2003

본 논문에서는 모델에 기반한 2차원 영상인식 알고리즘 중에 하나인 일반화된 허프변환(Generalized Hough Transform)에 대하여 색상정보까지 포함할 수 있도록 기존의 알고리즘을 확장하는 방법을 제시하였고, 이에 의한 실험결과를 간단히 고찰하였다. 기존의 일반화된 허프변환은 대상물의 윤곽선 정보에 기반을 두었기 때문에, 윤곽선 정보가 일치하면 대상물의 색상이나 명암분포가 달라도 동일한 대상물로 인식할 가능성이 있다. 따라서, 일반화된 허프변환을 확장하여 대상물의 모델링과 인식과정에 색상정보(chromatic information)를 포함한다면 2D 영상인식시 컬러정보를 활용할 수 있는 장점이 있다. 여기에서는 실제로 모델링 과정과 인식과정에서 색상정보를 반영하기 위한 간략한 방법과, 이에 따른 실험결과를 제시하였다. 간단한 2D 위치변환이 존재하는 실험에서 윤곽선의 모양이 거의 일치하더라도 색상이 다른 대상물이 존재할 경우에 이를 올바로 구분할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.2055-2061
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• 2006

디지털 영상에서 기하학적인 요소들을 찾아내는 일은 컴퓨터 비전 분야에서 기본적인 작업 중 하나이며, 허프변환(Hough transform)은 파라미터로 표현되는 기하학적 요소 추출을 위 해 널리 사용되고 있는 방법 중 하나이다. 하지만 허프 변환은 영상의 한 픽셀이 허프 공간의 한 방정식에 대응되는 일대다 특성으로 인해 잡음에 민감한 특성을 갖는다. 이 논문에서는 이러한 잡음 민감성을 줄이는 방법으로 경계선 강도를 이용한 허프 변환을 제안하고, 이를 허프 공간에서의 피크 비(peak ratio)를 이용하여 증명하였다. 또한 직선을 대상으로 한 실험을 통하여 이를 확인하였다. 실험 결과, 제안한 경계선 강도 허프 변환은 기존의 허프 변환에 비해 잡음에 의해 검출되는 직선의 수가 줄어드는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.2203-2208
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• 2014

영상 내 직선을 검출하는 대표적인 알고리즘인 허프변환은 실세계 영상들에 적용할 때 그들의 복잡한 배경이나 잡음에 의해 생성되는 방대한 특징점들 때문에 상당한 계산량을 필요로 하고 쉽게 의사 직선을 검출한다. 본 논문은 기존 허프변환에 특징점의 유효성을 평가하는 전처리를 추가한 개선된 허프변환을 제안한다. 특징점 평가는 $3{\times}3$ 블록 특징점들의 패턴을 이용해 직선 검출에 필수적이지 않은 많은 특징점들을 제거할 수 있다. 다양한 영상을 대상으로 한 실험들에서 제안된 알고리즘은 영상에 따라 특징점들의 14%~58%를 제거하여 계산량을 줄여줄 뿐만 아니라 유효 직선 검출에서도 기존 알고리즘보다 우수함을 보여준다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1992년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 울산대학교, 울산; 01월 02일 May 1992
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• pp.91-101
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• 1992

본 연구에서는 용접선 추출의 방법으로 현재 많이 사용되고 있는 용접선을 따라 연속적으로 이미지를 얻어 처리하는 사전관찰(preview)기법을 개선하여 용접모재를 한번에 촬영(snapshot)하여 화상처리를 거친 후 용접정보가 들어 있는 CAD database와 비교, 매칭시켜 필요한 용접정보를 획득하는 새로운 방법을 제시한다. 또한 정확한 꼭지점을 추출하기 위해서는 정확한 직선식이 필요한데 이의 계산에는 허프변환(Hough Transform)이 이용되고 있지만 계산시간이 많이 소요되며 부정확하다. 계산시간의 감소 및 정확도의 향상을 위해 기존의 허프변환(Hough Transform)을 개선한 수정된 허프변환(Modified HoughTranform)을 개발하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.728-731
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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. 이를 개선하기 위해 경계선의 강도를 이용한 허프 변환(edge strength Hough transform)이 제안되었고, 제안된 방법은 잡음 민감성이 감소됨이 증명되었다. 하지만 허프 변환은 변환된 허프 공간과 영상의 크기에 따라 잡음의 영향이 달라지므로 필요한 파라미터 값들을 실험적으로 결정해야 하는 단점이 있다. 이 논문에서는 경계선 강도 허프 변환에서 중요한 역할을 하는 감쇄 파라미터(decreasing parameter) 값을 결정하는 방법을 유도한다. 제시된 방법은 사전에 정해지는 허프 공간의 크기와 영상의 크기만을 이용하여 파라미터 값을 결정하므로, 주어진 조건에 맞는 최적의 파라미터를 자동적으로 찾아낼 수 있다.