• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.575-581
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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 허프 공간과 영상의 크기, 잡음의 정도에 따라 검출된 요소의 품질이 달라지므로 필요한 파라미터 값들을 실험적으로 결정해야 하는 단점이 있다. 이 논문에서는 경계선 강도 허프 변환에서 중요한 역할을 하는 두 개의 파라미터, 감쇄 파라미터(decreasing parameter)와 확장 파라미터(broadening 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. 유도한 방법의 유효성은 서로 다른 파라미터 값을 이용한 실험을 통해서 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.369-377
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• 2008

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. 따라서 본 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. 하지만 허프 공간의 크기는 허프 변환 이전에 정해지므로, 정해진 허프 공간에 대해 왜곡의 발생이 최소가 되도록 하는 방법을 제시한다. 또한 경계선 강도 허프 변환의 경계선 확장과 강도 설정 과정을 통해 경계선 강도 허프 변환에서만 발생할 수 있는 직선 왜곡을 분석하고 이를 해결하는 방법을 제시한다. 실험 결과에서는 제시한 방법이 직선의 왜곡이 감소하는 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.485-488
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• 2013

최근 자동차 산업의 활성화로 인해 교통사고 급증이 사회 문제화 되면서 사고를 미연에 방지할 수 있는 운전자 보조 시스템 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 일반적으로 자동차 사고 원인의 70% 이상이 운전자 과실에 의해서 발생되고 전체 추돌사고의 75%가 시속 29km 이하의 속도에서 발생한다. 이를 예방하기 위해서 운전자의 인지 판단을 보조하는 시스템의 개발이 많이 이루어지고 있는데, 예를 들어 자동 주차 시스템, AVM(Around View Monitoring) 시스템 등이 있다. 본 논문에서는 AVM 시스템 중 원근 왜곡을 보정하는 단계에서 직선 및 교점을 검출할 때, NMS(Non-Maximum Suppression)를 적용한 허프 변환 방법을 사용할 것이다. 또한 기존의 Sub-Pixel을 이용한 직선 및 교점 검출 방법과 NMS을 적용한 허프 변환 방법을 사용한 직선 및 교점을 검출하는 방법을 비교 분석함으로써 제안하는 NMS를 적용한 허프변환을 이용한 직선 및 교점을 검출하는 방법을 사용하여 보다 효율적인 AVM 시스템의 구현 가능성을 검증한다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권2호
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• pp.193-200
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• 2013

본 연구에서는 허프 변환을 이용하여 원통형 수중 물체를 식별하는 방법을 제안한다. 이미 광학분야에서는 타원을 식별하는데 허프 변환을 많이 사용하고 있다. 하지만 수중 영상의 경우 낮은 해상도와 잡음 환경으로 인해서 광학에서 사용하는 허프 변환을 그대로 적용하기가 어렵다. 따라서 본 연구에서는 수중 영상의 원통형 물체를 모델링 한 뒤 평균 필터와 다항식 보간법을 적용하여 허프 변환에 적합한 형태로 원통형 물체의 기하학적 깊이 정보를 다시 복원했다. 결과적으로 이 방법을 이용하여 타원 형태의 기하학적 깊이 정보를 복원하고 허프 변환을 적용한 결과 높은 타원 식별률을 나타내었다.

• 융합정보논문지
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• 제7권3호
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• pp.73-81
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• 2017

일반화된 허프변환(GHough)은 임의의 2차원 모델 추출을 위해 사용되는 유용한 기법이다. 그러나 GHough는 모델의 회전과 축척 관련 사전 정보가 없을 경우 모든 경우의 수를 나열하는 변환 방식을 택하기 때문에 4차원 패러미터 배열이라는 방대한 메모리 사용이 불가피하며 실행시간 또한 오래 걸릴 수밖에 없다. 이를 개선하기 위해 제안된 몇몇 n-to-1 변환 방식 들은 4차원 대신 2차원 패러미터 배열 사용만으로도 임의의 모델 추출을 가능케 한 반면 2차원 패러미터 공간에 던져지는 무작위 투표 때문에 모델 추출 오류 가능성 또한 높다 하겠다. 본 논문은 이와 같은 2차원 패러미터 공간에 던져지는 무작위 투표를 감소시키기 위한 방안으로 모델 내부의 추가적인 그레디언트 정보 활용을 제안하며 모델 윤곽선 정보에 추가로 모델 내부 그레디언트 정보를 활용할 경우 2차원 패러미터 공간에 던져지는 무작위 투표수를 효과적으로 줄일 수 있으며 따라서 실행시간 또한 단축될 수 있음을 실험을 통해 입증한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.40-47
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• 1997

이 논문에서는 직선 허프변환을 이용하여 유전밴드 영상의 위치를 인신한 다음, 영상의 기울어짐을 검출하고 보정하는 방법을 연구하였다. 먼저 스캐너로 입력된 그레이스 스케일 유전밴드 영상을 이진화한 후 직선 허프변환에 위하여 유전밴드 영상에 포함되어 있는 직선성분을 추출하고, 직선성분들이 직교하는 점을 찾아내어 입력하고자 하는 영상의 위치를 인식한다. 그리고 스캐너를 통하여 많은 양의 유전밴드를 영상 데이터를 효과적으로 입력할 수 있도록, 위치인식 과정에서 실시한 직선 허프변환에 의해 영상의 기울어짐을 $1도 이내의 정확도로 검출하고, 기울어짐을 자동으로 보정한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2012년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.226-230
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• 2012

본 논문에서는 직선 허프변환을 이용하여 DNA밴드 영상의 위치를 자동으로 인식한 다음, 영상의 기울어짐을 검출하고 보정하는 방법을 제안한다. 먼저 입력된 그레이 스케일 DNA밴드 영상을 이진화한 후 직선 허프변환에 의하여 DNA밴드 영상에 포함되어 있는 직선성분을 추출하고, 직선성분들이 직교하는 점을 찾아내어 입력하고자 하는 영상의 위치를 인식한다. 그리고 많은 양의 DNA밴드 영상 데이터를 효과적으로 입력할 수 있도록, 위치인식과정에서 실시한 직선 허프변환에 의해 영상의 기울어짐을 ${\pm}1$도 이내의 정확도로 검출하고, 기울어짐을 자동으로 보정한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.359-362
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• 2013

최근 지능형 차량에 대한 관심이 늘어나면서 차선검출에 대한 관심도 많이 늘어나고 있다. 그 중에서도 실시간 적용을 위하여 연산량이 적은 허프변환을 이용한 차선검출 방법이 많이 연구되고 있다. 하지만 허프변환은 안개와 같은 열악한 환경에서와 같이 에지성분이 두드러지게 나타나지 않은 경우에 대해서는 정확한 차선검출이 어렵다는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 열악한 환경의 영상에 차선의 에지를 강조하는 전처리를 수행하고 허프변환을 이용하여 차선검출을 수행하는 방식을 제시한다. 제안하는 전처리 방법은 처리 속도와 성능에서 기존의 전처리 기법과 비교하여 높은 처리속도와 차선 검출률을 보였다. 특히 안개와 같은 열악한 영상에서의 결과에서 기존의 전처리 방법보다 제안한 전처리 방법이 더 높은 검출률을 보였다.

• 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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.111-117
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• 2007

본 논문에서는 정규 허프만 트리의 성질을 이용하여 허프만 코드를 효율적으로 디코딩 하는 방법을 제안하고 그 특성을 살펴보았다. 허프만 코드를 정규 허프만 트리로 변환한 후 각 레벨의 단말 노드 값들에 대한 규칙을 이용하여 최소한의 정보로 허프만 트리를 표현하였다. 제안한 방법은 기존의 방법과 동일한 수행 시간을 유지하며 트리정보를 위한 메모리를 줄일 수 있었다. 트리정보를 저장하기 위한 메모리의 크기는 2h + 2klogn로서 기존의 방법들보다 적었으며 심벌로 변환하기 위한 검색의 수는 비슷하였다.