• 한국광학회지
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• 제12권1호
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• pp.55-60
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• 2001

광학적 Hough 변환 필터 배열을 이용하여 입력영상의 특징을 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 여기서는 입력 영상의 부분들이 대용되는 필터 배열의 요소들에 의해 독립적으로 동시에 Hough 변환된다. 하나의 광학적 Hough 변환 필터를 사용하여 입력영상 전체에 대한 변환 결과를 얻는 기존의 방식에 비해, 제안한 방법은 입력 영상에 존재하는 선소 특징의 대략적 위치 정보를 함께 얻을 수 있고 복잡한 입력영상에 대해서도 광학적 정확성을 높일수 있다. 이 방식을 실험적으로 입증하기 위해 $5\times5$ Hough 변환 필터 배열을 제작하고 기초적인 실험을 수행하였다.

• 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.

• 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.

• 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.

• 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.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제17권1호
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• pp.25-32
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• 1996

Hough변환을 이용하여 정자의 행태학적 특성을 분석하는 새로운 방법을 개발하였다. 이 방법은 정자의 머리부분이 주위의 배경과 밝기의 차이를 갖는다는 특성과 함께 그 형태가 타원에 근접한다는 특성에 근거하고 있다. 정자의 머리부분은 타원을 나타내는 5개의 파라메터로 표현되고, 최적의 파라메터 값이 반복적인 Hough 변환에 의하여 검출된다. 일차적으로 정자가 있는 영역을 선택한다. Hough변환을 이용한 계산을 가능하게 하기 위하여 Hough변환된 공간의 크기를 최소한으로 줄이고, 검출된 오차가 최소화되는 방향으로 검사영역을 이동 시켜가며 최적의 파라메터들을 도출한다. 형태학적 특성을 나타내는 지표들은 정자의 형태를 나타내는 타원의 다섯개 파라메터들로부터 계산된다.

• 한국광학회지
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• 제9권5호
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• pp.321-325
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• 1998

회전다중 홀로그램을 이용하여 일반화된 Hough 변환 필터를 광학적으로 제작할 수 있음을 설명하였다. 제안된 방법의 타당성을 실험적으로 보이기 위해 선소와 원을 동시에 검출하는 필터를 회전다중과 각다중을 사용하여 제작하였다. 몇몇 패턴에 대한 Hough 변환의 기초 실험 결과를 보고한다.

• 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.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.155-166
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• 2007

본 연구에서는 얼굴 영상을 캡쳐하여 전 처리한 후 얼굴영역을 분리하고, 분리된 얼굴 영역에서 미분 연산자와 최소 형태를 세선화하여 특징을 추출하였다. Hough Transform은 $r-\theta$ 평면에서 직선의 기울기와 절편으로 변환되며, 반면 Housdorff distance는 세선화된 영상에서 선분을 추출하여 길이, 회전, 천이 특징을 추출하였다. 사람마다 다른 특징들을 추출하여 Housdorff distance과 Hough Transform에 관하여 비교분석 결과 Hough변환의 복잡도가 더 적은 것으로 판단되었다. 인식율은 Housdorff Distance를 이용한 인식율이 Hough Transformation에 비해 조금 높게 나타났다.

• 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.