• 제목/요약/키워드: Hough 변환

검색결과 271건 처리시간 0.024초

NMS(Non-Maximum Suppression)와 허프변환을 결합한 직선 및 교점 검출 방법 (Detection Method of Straight Lines and Intersection Points through Combination of NMS and Hough Transform)

  • 천승환;서상현;장시웅
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
    • /
    • pp.485-488
    • /
    • 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.

  • PDF

원형호프변환과 CNN 모델을 이용한 수신호 인식기법 (A Hand Posture Recognition Technique Using A Circular Hough Transform and Convolution Neural Networks)

  • 이진석;박진희;김호준
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
    • /
    • pp.43-46
    • /
    • 2006
  • 본 논문에서는 호프변환을 이용한 실시간 수신호 인식시스템에서 대상영역 분할의 오차와 추출된 특징의 위치 변화등의 영향을 개선하는 방법론을 제안한다. 원형호프변환을 기반으로 생성한 특징정보로부터 CNN(Convolution Neural Network) 모델의 계층적 구조를 통하여 단계적으로 일련의 특징지도가 추출된다. CNN 모델에서 샘플링 계층의 연결구조는 특징의 위치 변화에 강인한 추출기능을 지원하며, 상위계층에서 보다 함축적인 특징지도를 생성하게 된다. 원형 호프 변환은 손의 형태학적 주요 포인트를 효과적으로 추출할 수 있게 하고 또한 입력 영상의 회전으로 인한 제약을 극복할 수 있게 한다. 본 연구에서는 제안된 이론을 TV 원격 제어를 위한 수신호 인터페이스 시스템을 대상으로 적용함으로써 그 유용성을 고찰한다.

  • PDF

Accumulator cells를 최적화한 안드로이드 기반의 차선 검출 시스템 개발 (Lane Detection System Development based on Android using Optimized Accumulator Cells)

  • 척트바타르 엘뎅토야;장영민;조재현;조상복
    • 전자공학회논문지
    • /
    • 제51권1호
    • /
    • pp.126-136
    • /
    • 2014
  • 지능형 교통 시스템(ITS) 및 지능형 자동차의 운전자 보조 시스템에서 차선의 경계를 검출하기 위한 허프 변환 방법이 많이 연구되고 있다. 이 방법의 경우 차선을 효과적으로 인식하지만 차선 이외의 영역의 직선들도 인식할 수 있기 때문에 인식률이 떨어질 수 있고 연산속도가 늦어진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 Hough space에 Accumulator cells를 최적화한 방법을 이용해서 차선 경계를 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 이를 바탕으로 H/W 검증을 통해 안드로이드용 어플리케이션을 개발하였다. 스마트 기기의 사용자라면 언제 어디서든 운전자의 주행안전을 위한 차선검출 및 차선이탈 경보시스템을 사용 할 수 있도록 하였다. 소프트웨어 검증은 OpenCV를 사용하여 93.1%의 높은 차선인식률을 보였으며, 하드웨어 실시간 검증은 안드로이드용 휴대폰을 사용하여 68.89%의 차선인식률을 보였다.

지질학적 활용을 위한 Landsat TM 자료의 자동화된 선구조 추출 알고리즘의 개발 (A Development of Automatic Lineament Extraction Algorithm from Landsat TM images for Geological Applications)

  • 원중선;김상완;민경덕;이영훈
    • 대한원격탐사학회지
    • /
    • 제14권2호
    • /
    • pp.175-195
    • /
    • 1998
  • 위성영상으로부터 자동화된 선구조 추출 알고리즘은 지형적 특징에 따라 다양한 방법으로 개발되어 왔다. 국내 지형은 주로 산악지형에 가깝지만 충적층 지대가 함께 발달되어 있으며 이와 같은 충적층은 종종 단층과 같은 주요 선구조를 이루고 있다. 그러나 기존의 방법들은 이와 같은 복합적인 지형에 대해 적용하는데 여러 가지 문제점들이 있다 이에 따라 본 연구에서는 이러한 지형적 특징을 나타내는 지역에 적용 가능한 새로운 알고리즘을 개발하였다. 위성영상으로부터 선구조 요소와 비 선구조 요소로 구분되는 이진영상을 생성하기 위해 DSTA(Dynamic Segment Tracing Algorithm)를 개발하였다. DSTA는 선구조 추출시 발생하는 태양방위각에 따른 선택적 증감효과를 제거하고 동적 소창문(dynamic sub window)의 사용에 의해 명암차가 낮은 지역에서의 잡음(noise)을 상당히 제거하였다. 또한, 충적층 처리 루틴은 충적층 지역에서 나타나는 잡음 대부분을 제거하여 효과적으로 선구조를 추출할 수 있었다. 이진영상으로부터 선구조의 양끝점을 결정하기 위해 일반 영상자료 처리에 이용되고 있는 Hierarchical Hough 변환 또는 Generalized Hough 변환을 지질학적 적용에 적합하도록 결합연산 과정을 결합한 ALEHHT(Automatic Lineament Extraction by Hierarchical Hough Transform) 및 ALEGHT (Automatic Lineament Extraction by Generalized Hough Transform) 알고리즘을 개발하였으며, 이를 이용하여 지질학적으로 이용 가능한 선구조를 구하였다. 본 연구에서 제안된 결합연산 과정은 두선 사이의 사이각($\delta$$\beta$), 수직거리(d$_{ij}$) 및 중점거리(dn)를 이용하였다. 개발된 알고리즘을 Landsat TM 자료에 적용하여 지질학적 선구조를 추출한 결과, 산악지역 및 충적층 지대에 발달한 선구조 모두 잘 추출되었으며 태양방위각에 평행한 서북서방향의 선구조 역시 잘 드러나고 있어 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다. 그러나 효과적으로 알고리즘을 사용하기 위해서는 적절한 입력변수의 사용이 필수적이며, 특히 ALEGHT의 입력변수 중 영상 정량화 간격(drop)에 의한 영향은 차후의 연구에서 수행, 보완되어야 할 것으로 사료된다.

2차원 QR코드에서 모폴로지 기반의 경계선 검출 방법 (A Morphology Technique-Based Boundary Detection in a Two-Dimensional QR Code)

  • 박광욱;이종연
    • 디지털융복합연구
    • /
    • 제13권2호
    • /
    • pp.159-175
    • /
    • 2015
  • 2차원 QR 코드는 1차원 바코드의 데이터 용량 문제를 극복하였고, 방향성, 오류 정정, 데이터 복원력 등의 장점이 있다. 특히 2차원 바코드 인식에서 주요 이슈는 인식 속도와 정확성이다. 따라서 본 논문에서는 바코드 영역을 검출하기 위한 알고리즘을 제안하며, 제안 방법은 영상 내 관심 영역의 위치를 검출하기 위해 모폴로지 기법을 기반으로 한다. 세부적인 연구내용은 다음과 같다. 첫째, 모폴로지 닫힘(close) 연산을 통해 입력 이미지에서 QR Code의 바코드 영역을 검출한다. 둘째, 경계선 검출을 통해 바코드 영역의 외곽선들을 검출한다. 셋째, 검출된 네 개의 외곽 교차점인 네 점을 추출한 후 역 투시변환을 통하여 2차원 바코드의 정사각형 모양으로 정규화 한다. 결과적으로 본 논문의 연구결과는 다양한 조명상태이나 영상에 강한 왜곡이 있는 경우에도 좋은 성능을 나타내며, 영역 검출율은 94.8%, 인식률은 92.3%로 기존연구들보다 안정된 바코드 검출 및 인식 성능을 보여주고 있다.

원격탐사자료와 수치표고모형을 이용한 지질학적 선구조 분석기술: 경상분지 의성지역을 중심으로 (A Technique Assessing Geological Lineaments Using Remotely Sensed Data and DEM : Euiseons Area, Kyungsang Basin)

  • 김원균;원중선;김상완
    • 대한원격탐사학회지
    • /
    • 제12권2호
    • /
    • pp.139-154
    • /
    • 1996
  • 본 연구에서는 Landsat TM 센서의 관측방향에 따른 선택적 증감효과와 이를 고려한 지질학적 선구조의 주방향성 분석방법을 고찰하고자 하였다. 이를 위하여 경상분지내 의성지역의 2개의 소지역에 대한 TM 영상, 수치표고모형으로부터 얻어진 음영기복도, 지질도 및 지형도에서 분석한 선구조도에 대해 Hough 변환을 적용하여 얻어진 결과들의 상관관계 및 선구조의 주방향을 비교, 분석하였다. Hough 변환은 지질학적 선구조의 방향성을 객관적으로 분석하는데 효과적이며, 본 연구에서는 Hough 변환을 이용하여 실제적인 선구조의 방향성을 구할 수 있었다. 위성 영상에서 센서의 관측방향에 따른 선택적 증감효과를 보정하기 위해서는 센서의 관측방향에 평행한 선구조를 분석할 수 있는 보조자료가 필요하며, 본 연구에서는 태양의 조명방위각이 센서의 관측방향에 수직인 음영기복도를 보조 자료로 이용하여 선구조 분석을 실시하였다. 분석결과 방위각을 달리한 음영기복도의 각각의 방향성분을 모두 더한 자료도 선구조도와의 상관관계가 높아 해석의 보조자료로 사용될 수 있을 것으로 사료된다. 본 연구에 의하면 신동층군과 하양층군의 일부를 포함하는 의 성군일대는 $N5^{\circ}$~$10^{\circ}$W 방향의 주방향성을, 하양층군, 유천층군 및 불국사화강암이 분포하는 청송군일대는 N55$^{\circ}$~$65^{\circ}$W 의 주방향성을 보인다. 해석시 수치표고모형을 보조자료로 사용하여, 의성군일대의 TM 영상에서는 나타나지 않은 $N55^{\circ}$~$65^{\circ}$W 방향의 선구조의 존재가 확인되었으며, 그 위치가 백악기의 특징적인 주향이동단층인 가음단층과 금천단층의 연장선상에 놓여 있어 두 단층은 북서부의 신동층군까지 연장될 가능성이 있는 것으로 사료된다.

자동 로봇 용접을 위한 Hand-Eye 레이저 거리 측정기 기반 용접 평면 인식 기법 (Hand-Eye Laser Range Finder based Welding Plane Recognition Method for Autonomous Robotic Welding)

  • 박재병;이성민
    • 전자공학회논문지
    • /
    • 제49권9호
    • /
    • pp.307-313
    • /
    • 2012
  • 본 논문은 자동 로봇 용접을 위한 Hand-Eye 레이저 거리 측정기 기반 용접 평면 인식 기법을 제안한다. 로봇 용접은 대상체의 형상에 의해 미리 정의된 용접선을 따라 금속 대상체를 용접 평면에 접합하는 과정이다. 따라서 성공적인 로봇 용접을 위해서는 용접 평면의 위치와 방향을 정확히 검출해야 한다. 만약 평면의 위치와 방향을 정확히 검출하지 못한다면 자동 로봇 용접은 실패하게 된다. 정밀한 용접 평면 인식을 위해 레이저 거리 측정기를 이용해 평면상의 직선을 검출한다. 레이저 거리측정기에 의한 직선 검출을 위해 Hough 변환을 적용한다. Hough 변환은 투표 방법을 기반으로 하기 때문에 센서의 측정 오차를 줄일 수 있다. 이 때 레이저 거리 측정기가 부착된 로봇 관절을 회전시켜 평면상의 두 개의 직선을 검출한 후 두 직선의 방향 벡터에 외적을 취해 평면의 방향을 인식한다. 제안된 방법의 실효성을 검증하기 위해 Simlab사에서 개발한 로봇 시뮬레이터인 RoboticsLab을 이용해 시뮬레이션을 수행한다.

MPEG-2 압축 영역에서 움직이는 객체의 추적 및 해석 (Tracking and Interpretation of Moving Object in MPEG-2 Compressed Domain)

  • 문수정;유원영;김준철;이준환
    • 정보처리학회논문지B
    • /
    • 제11B권1호
    • /
    • pp.27-34
    • /
    • 2004
  • 본 논문에서는 MPEG-2비디오 스트림에서 복호화 과정 없이 압축비디오에서 직접 얻을 수 있는 정보들을 활용하여 움직이는 객체를 추적하고 해석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 MPEG-2의 움직임 벡터로부터 근사적으로 움직임 플로우(motion new)를 구성하고, 전역 적인 움직임 플로우로부터 일반화된 Hough 변환을 이용 카메라의 기본적인 움직임인 팬(pan), 틸트(tilt), 줌(zoom)량 등을 계산하였다. 계산된 카메라 움직임은 국부적으로 일어나는 객체의 움직임을 보정하는데 사용하였다. 움직이는 객체의 추적은 사용자가 원하는 객체를 바운딩 박스 형태로 정의함으로 시동된다. 이후의 객체의 추적은 카메라 움직임이 보정된 객체의 움직임 플로우를 한 GOP(Group of Pictures)단위로 면적 기여도에 따라 누적하여 추적하였다. 또한 추적오차의 누적을 막기 위해 매 GOP마다 DCT(Discrete Cosine Transform) 정보를 이용하여 초기 바운딩 박스와 매칭을 통해 객체의 영역을 재 설정하였다. 제안된 방법은 압축된 비디오 스트림에서 직접 정보를 얻음으로써 계산속도의 향상을 기할 수 있으나, 압축된 MPEG-2 비디오에서 얻을 수 있는 정보들이 최대 블록 단위이므로 객체의 정의도 블록단위 이상의 객체로 제한되며, 이용한 수 있는 정보가 제한되어 있기 때문에 정확한 객체추적보다는 근사적인 객체추적에 적합하다.

영역 추출을 위한 Hough 변환 기반 에지 검출과 영역 확장을 통합한 방법 (A Combined Hough Transform based Edge Detection and Region Growing Method for Region Extraction)

  • ;김용권;정진완;이석룡;김덕환
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
    • /
    • 제36권4호
    • /
    • pp.263-279
    • /
    • 2009
  • CBIR(Content-based Image Retrieval) 시스템의 질의 처리에 사용되는 모양 특징은 크게 경계 기반과 영역 기반 등 두 가지로 나눌 수 있다. 경계기반 특징은 간단하지만 영역 기반 특징에 비해 효과적이지 않다. 영역 기반 모양 특징을 사용하는 대부분의 시스템은 먼저 영역을 추출해야 한다. 하지만 기존의 영역 기반 시스템들은 구현이 복잡하고, 특히 정확한 영역 추출이 어려우며 영역 간의 위치적인 관계가 거리 모델(distance model)에 반영되어 있지 않다. 본 논문에서는 Canny 에지 검출과 Hough 변환에 기반하여 목표 내부의 에지를 검출하고, 이와 함께 영역확장을 이용하여 목표 물체 내부의 영역을 정확히 추출할 수 있는 방법을 제안하였다. 또한 영역 간의 인접 관계를 이용한 수정된 IRM(Integrated Region Matching) 기법을 제안하였다. 이는 모양 특징을 이용한 유사성 검색에서 영상 간의 거리 모델로서 사용된다. 그리고 실험을 통해 수정된 IRM 기법과 우리의 영역 추출 기법이 효과적임을 보였다. 실험 결과는 새로운 영역 추출 방법이 기존의 다른 방법보다 훨씬 우수함을 보여준다.

유전밴드 영상의 위치 인식 및 기울어짐 보정 (Position Recognition and Leaning Correction of DNA Ban Images)

  • 황덕인;공성곤
    • 한국지능시스템학회논문지
    • /
    • 제7권4호
    • /
    • pp.40-47
    • /
    • 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.

  • PDF