• 제목/요약/키워드: Hough 변환

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비전센서를 이용한 자동추적장치에 관한 연구 (A Study on Automatic Seam Tracking using Vision Sensor)

  • 전진환;조택동;양상민
    • 한국정밀공학회:학술대회논문집
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    • 한국정밀공학회 1995년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.1105-1109
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    • 1995
  • A CCD-camera, which is structured with vision system, was used to realize automatic seam-tracking system and 3-D information which is needed to generate torch path, was obtained by using laser-slip beam. To extract laser strip and obtain welding-specific point, Adaptive Hough-transformation was used. Although the basic Hough transformation takes too much time to process image on line, it has a tendency to be robust to the noises as like spatter. For that reson, it was complemented with Adaptive Hough transformation to have an on-line processing ability for scanning a welding-specific point. the dead zone,where the sensing of weld line is impossible, is eliminated by rotating the camera with its rotating axis centered at welding torch. The camera angle is controlled so as to get the minimum image data for the sensing of weld line, hence the image processing time is reduced. The fuzzy controller is adapted to control the camera angle.

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원형 Hough 변환 및 후처리기법을 이용한 동전 자동 계산 시스템 (Automatic Coin Calculation System using Circular Hough Transform and Post-processing Techniques)

  • 채수환;전경구
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제17권4호
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    • pp.413-419
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    • 2014
  • In this paper, we develop an automatic coin calculation system by using digital image processing. Existing schemes have the problem that is not able to exclude non-circular shape from the calculation. We propose a method to detect only coins which have circular form by applying the circular Hough transform(CHT). However, the CHT has the drawback that detects multiple circles even for just one coin because of shadow noise, the patterns on coins, and non-circular edge detection. We propose a post processing algorithm to overcome these limitations. The proposed system was implemented and successfully calculated the coin amount in the case that non-circular objects are mixed with coins.

실시간 영상에서의 Hough Circle Transform기반 눈동자 검출 시 연산량 축소 방법 (Operation Reduction Method for Iris Detection based on Hough Circle Transform in Real-Time Image)

  • 김성훈;허환;채일문;한기태
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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    • pp.338-341
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    • 2013
  • 눈동자 검출은 운전 부주의 검출, 졸음 검출, 시선 검출 등 다양한 상황 인지에 이용되고 있다. 이러한 상황 인지를 위해 본 논문에서는 원 허프 변환(Hough Circle Transform)을 이용한 눈동자 검출방법을 제안한다. 이것은 영상 내 원을 검출하는 방법으로 연산량이 많아 실시간 처리에 문제가 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 눈 검출 후 눈 영역의 크기를 일정한 눈 크기로 정규화 하고 눈의 양쪽 끝점간 거리에 따른 대략적인 눈동자의 반지름 값 범위를 추정한다. 그 추정된 반지름 값 범위 내에서 Hough Circle Transform을 수행하면 연산량의 축소가 가능하며 그 결과 초당 21frames 정도의 눈동자 검출이 가능하였다.

차선 인식을 위한 Hough Transform과 차량 진행 방향 예측 (Lane Detection & Prediction of Vihicle's Progress-Direction Using improved Hough Transform)

  • 강세범;양승조;김은주;류승필
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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    • pp.165-168
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    • 2009
  • 차선 검출을 위한 영상처리연구는 Hough Transform을 이용하는 방법과 주파수 변환 방법, 히스토그램을 이용하는 방법, 템플릿을 이용하는 방법등이 사용되고 있다. 차선 검출에 가장 많이 사용되는 Hough Transform은 연산 과정이 복잡하여 차량의 속도가 증가하면 실제 상황과 오차가 생길 확률이 높다. 이러한 문제를 해결하기 위해 영상을 분할하여 최소한의 영역을 처리하여 처리량을 줄였으며, 차선 이외의 선이 추출될 경우 그 선의 각도와 위치를 고려하여 연산에 방해되는 선을 삭제한다. 또한 고속으로 진행하는 차량의 경우, 점선으로 이루어져 선이 보이지 않는 부분에서는 차선의 인식이 불가능하여 위험한 상황을 초래한다. 따라서 최소한의 차선을 이용하여 차선을 연장하고, 여러 직선으로 곡선을 표현하여 차량 진행 방향을 예측할 수 있다.

Hough Transform 기반 DNA밴드 자동 인식 및 보정 방법 (Automatic Recognition and Correction of DNA Band Based on Hough Transform)

  • 이하경;조동섭;이승환;조근희
    • 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.

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X-ray 영상에서 개선된 허프 변환을 이용한 척추만곡도 측정 (Measurement of Spinal Curvature by Using Enhanced Hough Transform on X-ray Imaging)

  • 정향수;김광백
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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    • pp.360-362
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    • 2018
  • 본 논문에서는 X-ray 영상에서 척추 영역을 추출 및 분석하여 척추만곡도를 자동으로 측정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 X-ray 영상에서 어깨뼈와 골반뼈 등과 같이 필요 없는 영역을 제거한 ROI(Region of Interest) 영역을 추출하고, 추출된 ROI 영역에서 척추 에지를 검출하기 위해 가우시안-라플라시안(Laplacian of Gaussian) 필터를 적용하여 척추 에지를 검출한다. 추출된 척추 영역을 척추의 Apex를 기준으로 Above Apex와 Below Apex 영역으로 구분하고 허프 변환(Hough Transform) 기법을 적용하여 두 영역에 대한 ($r,{\theta}$) 허프 공간을 구한다. ($r,{\theta}$) 허프 공간에서 척추만곡도 측정에 필요한 수평 직선만을 검출하기 위하여 수직 직선을 나타내는 교점들의 영역을 제거하여 척추만곡도 측정에 필요한 영역을 추출한다. 제안된 척추 추출 방법을 다양한 X-ray 영상을 대상으로 실험한 결과, 전문의가 척추만곡도를 효과적으로 측정하고 분석할 수 있는 척추 영역이 추출된 것을 확인할 수 있었다.

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허프 변환을 이용한 보도 라인검출 기법 (The Method of Pavement Line Detection using hough-transform)

  • 김진석;원선희;김계영
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2010년도 제42차 하계학술발표논문집 18권2호
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    • pp.121-124
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    • 2010
  • 본 논문은 시각 장애인 및 보도 보행에 어려움을 갖는 사람들에게 안전한 보도 보행을 돕기 위한 보도 및 차도 영역 추출을 위해 보도 및 차도의 라인검출 기법을 제안한다. 사람의 눈높이에서 영상을 취득, 자연영상에서 입력된 잡음 및 노이즈를 제거하고, 캐니 에지 맵 추출, 허프 변환을 통해 보도/차도의 라인을 추출한다. 추출된 라인은 본 논문에서 제안한 방법으로 유효라인을 얻게 되며, 얻어진 유효 라인의 결합으로 삼각 표본을 생성하여 보도의 영역을 추출 하게 된다. 제안된 방법은 자연영상의 보도 위치에서 보도와 차도의 올바른 라인을 추출하는데 강인함을 실험을 통해 검증하였다.

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허프 변환을 이용한 차선인식 자율주행 (Lane Recognition Self-driving using Hough Transform)

  • 이세훈;김현호;원진이
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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    • pp.257-258
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    • 2019
  • 영상처리에 관한 다양한 오픈소스의 등장으로 현실의 사물을 인식하고 그에 따른 처리가 가능해졌다. 이에 따라 본 논문에서는 허프 변환 알고리즘을 이용하여 인식된 영상에서 효과적으로 차선을 검출하여 차량이 차선과의 거리를 일정하게 유지한 상태로 목적지까지 이동할 수 있게 하고, RFID를 이용하여 도착지점 알려주는 기술로 차선인식 자율주행 카를 개발하였다.

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