• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.683-695
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• 1996

본 논문에서는 화상내 객체의 윤곽정보를 얻고 객체내의 선분을 추출하여 이를 인덱싱하고 매칭하는 내용기반 화상정보 검색시스템을 구현하였다. 이를위해 선분추출 방법으로서 기존의 SLHT(Straight Line Hough Transform)의 단점을 개선시켜 FSLHT(Flexible SLHT) 를 제안하고 그 유효성을 입증하였으며, 선분에 의한 화상간의 유사도를 얻기 위해 (DP(Dynamic Programming) 알고리즘을 적용하였다. 윤곽특징을 고려할 때 화상의 윤곽이 잡음에 민감하게 반응하는 문제를 보완하기 위하여 일정간격으로 샘플링한 영역의 대 표값을 윤곽 특징으로 취하였으며, Hough 변환에 의한 선분 추출시 시각적인지에 기반한 방향성을 산출하여 변환함으로써 연속성상실 문제와 시간문제를 보완하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.3710-3717
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• 1999

무인 자율 주행 시스템의 개발에는 전방의 장애물 검출 및 거리 계산이 필수적이다. 전방 장애물 검출시 입력 영상에는 검출하고자 하는 도로면 상의 물체뿐만 아니라 도로 주변에 가로수, 표지판 둥 관심 외적인 요소들이 함께 존재한다. 이러한 관심 외적인 요소들을 제거하기 위해 탐색 영역을 차선의 안쪽으로 제안시켜 계산 시간을 단축하고 관심의 대상이 되는 물체만 검출하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 관심의 대상이 되는 전방 장애물 검출을 위하여, 탐색영역을 제한하는 간단하고 효율적인 차선 검출 알고리즘을 제시한다. 제안된 알고리즘은 Hough 변환을 이용하여 차선으로 추측된 영역에 수평탐색 영역과 2차 곡선의 근사화를 이용하여 정확하게 직선 차선 및 곡률을 지닌 차선을 검출하게 된다. 실험 결과로부터 제안한 알고리즘이 직선의 차선 뿐만 아니라 곡률을 지닌 차선 검출을 효과적으로 수행할 수 있는 실시간 시스템에 적합하다는 것을 보여준다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.3-11
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• 2010

본 논문에서는 얼굴에서 양 눈의 홍채를 검출하기 위한 새로운 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 분리 필터를 이용하여 소영역을 먼저 추출하고, 그 중 쌍을 이루고 있는 소영역에 대하여 허프 변환과 분리 필터 값을 연산한다. 제안된 알고리즘은 허프 변환과 분리 필터 값을 최소로 하는 소영역 쌍을 선택하여 양 눈의 홍채로 검출하게 된다. 안경을 착용하지 않은 150장의 얼굴영상을 가지고 제안된 방법으로 실험한 결과 최고 97.3%, 최저 95.3%의 성공률을 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.526-534
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• 2006

본 논문에서는 얼굴에서 양 눈의 홍채를 검출하기 위한 새로운 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 분리 필터를 이용하여 소영역을 먼저 추출하고, 그 중 쌍을 이루고 있는 소영역에 대하여 허프 변환과 분리 필터 값을 연산한다. 제안된 알고리즘은 허프 변환과 분리 필터 값을 최소로 하는 소영역 쌍을 선택하여 양 눈의 홍채로 검출하게 된다. 안경을 착용하지 않은 150장의 얼굴영상을 가지고 제안된 방법으로 실험한 결과 최고 97.3%, 최저 95.3%의 성공률을 얻을 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.774-781
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• 2003

The important factors that cause position error in X-Y robot are inertial force, frictions and spring distortion in screw or coupling. We have to estimate these factors precisely to correct position errors, Which is very difficult. In this paper, we makes systems to inspect metal stencil which is used to print solder paste on pads of SMD of PCB with low precision X-Y robot and vision system. To correct position error that is caused by low precision X-Y robot, we defines position error vector that is formed with position of objects that exist in reference and camera image. We apply MHT(Modified Hough Transformation) for the aim of determining the dominant position error vector. We modify reference image using extracted dominant position error vector and obtain reference image that is the same with camera image. Effectiveness and performance of this method are verified by simulation and experiment.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.1747-1758
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• 2016

In this paper, we propose a new fast Hough transform to improve the processing time and line detection of Hough transform that is widely used in various vision systems. First, for the fast processing time, we reduce the number of features by using multi-statistical methods and also reduce the dimension of angle through six separate directions. Next, for improving the line detection, we effectively detect the lines of various directions by designing the line detection method which detects line in proportion to the number of features in six separate directions. The proposed method was evaluated with previous methods and obtained the excellent results. The processing time was improved in about 20% to 50% and line detection was performed better in various directions than conventional methods with experimental images.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.511-513
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• 2004

Camera Calibration should certain)y be achieved to take an accurate measurement using image system. Calibration is to prove the relation between an measurement object and camera and to estimate twelve internal and external parameters. In this paper, we suggest that an algorithm should estimate the external parameters from the road image and use a vanishing point's character from parallel straight lines in a space. also, we use Hough Transform to estimate an accurate vanishing point. Hough Transform has one of the advantages which is an application for each road environment. we assume a variety of environments to prove the usability of a suggested algorithm and show simulation results with a computer.

• 한국정밀공학회지
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• 제21권12호
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• pp.84-91
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• 2004

A CCD camera with a laser stripe was applied to realize the automatic weld seam tracking in GMAW. It takes relatively long time to process image on-line control using the basic Hough transformation, but it has a tendency of robustness over the noises such as spatter and arc tight. For this reason, it was complemented with adaptive Hough transformation to have an on-line processing ability for scanning specific weld points. The adaptive Hough transformation was used to extract laser stripes and to obtain specific weld points. The 3-dimensional information obtained from the vision system made it possible to generate the weld torch path and to obtain the information such as width and depth of weld line. In this study, a neural network based on the generalized delta rule algorithm was adapted for the process control of GMA, such as welding speed, arc voltage and wire feeding speed.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 A
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• pp.195-198
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• 2003

Monitoring and analyzing people in video images are important and attract attention from many researchers in computer vision field. In this paper, we propose a new technique by which people overlapped one another in an image can be extracted and counted. After extracting moving people from video images as foreground, their heads are searched by Hough Transform inside the foreground. Since heads are comparatively stable in spite of motion in video images, semicircles along the head tops can be important features to be found in an edge map. In our experiment, the technique successfully separated people who existed at the same vertical positions, which was Impossible by existing techniques. Meanwhile, it showed high dependency on edge information and false results were obtained when the rather were rather incomplete.

• 대한산업공학회지
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• 제28권2호
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• pp.162-170
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• 2002

Detecting straight lines in an image is frequently required for various machine vision applications such as restoring CAD drawings from scanned images and object recognition. The standard Hough transform has been dominantly used to that purpose. However, massive storage requirement and low precision in estimating line parameters due to the quantization of parameter space are the major drawbacks of the Hough transform technique. In this paper, to overcome the drawbacks, an iterative algorithm based on a self-organizing map is presented. The self-organizing map can be adaptively learned such that image points are clustered by prominent lines. Through the procedure of the algorithm, a set of lines are sequentially detected one at a time. The algorithm can produce highly precised estimates of line parameters using very small amount of storage memory. Computational results for synthetically generated images are given. The promise of the algorithm is also demonstrated with its application to two natural images of inserts.