• 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.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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• pp.274-275
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• 2004

The Hough transform has been used as a tool for line detection. The main idea of the Hough transform is to transform each pixel in the image individually into the parameter domain. In this way, the Hough transform converts a difficult global detection problem in the image domain into a more easily solved local peak detection problem in the parameter domain. In this paper, we show that the discrete Hough transform is identical to the discrete Radon transform. Thus, we can use the generalized Radon transform to handle more general parameterized curve types.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.406-412
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• 2006

본 논문에서는 차선 추출을 위해서 OHT(Optimized Hough Transform) 알고리듬을 제안한다. 입력 영상을 그레이 영상으로 변환하고 변환된 그레이 영상은 수평 투영을 통해 주변 배경 영역과 도로 영역으로 분리된다. 분리된 도로 영역에서 OHT(Optimized Hough Transform) 알고리듬을 적용한다. OHT(Optimized Hough Transform) 알고리듬은 다음과 같이 특징지어진다. 첫째, 윤곽선 방향각을 이용해서 차선후보 픽셀을 최소화하였으며, 둘째, 좌우 차선의 범위는 제한된 ${\theta}$값으로서 정의하였다. 실험 결과, 제안한 알고리듬이 기존의 Hough Transform보다 훨씬 효율적임을 알 수 있었다.

• 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.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1997년도 추계학술대회 논문집
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• pp.500-503
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• 1997

In this paper, a method for recognizing 3-D objects using the 3-D Hough transform and the robust stereo vision is studied. A 3-D object is recognized through two steps; modeling step and matching step. In modeling step, features of the object are extracted by analyzing the IGES file. In matching step, the values of the sensed image are compared with those of the IGES file which is assumed to location and orientation in the 3-D Hough transform domain. Since we use the 3-D Hough transform domain of the input image directly, the sensitivity to the noise and the high computational complexity could be significantly allcv~ated. Also, the cost efficiency is improved using the robust stereo vision for obtaining depth map image which is needed for 3-D Hough transform. In order lo verify the proposed method, real telephone model is recognized. Thc results of the location and orientation of the model are presented.

• 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.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 1990년도 제5회 파동 및 레이저 학술발표회 5th Conference on Waves and lasers 논문집 - 한국광학회
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• pp.121-125
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• 1990

Optical Hough transform technique is introduced to obtain the straight line features in parallel from the input scene images. Experimental results are also provided to demonstrate the advantage of such optical parallel processor over the digital one. Peaks in optical Hough space are free from quantization noise and thus easy to detect.

• 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.

• 전자공학회논문지SC
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• 제44권6호
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• pp.11-20
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• 2007

기존 Hough transform을 이용한 타원 검출의 수행 속도와 개수의 추정을 개선하기 위해 본 논문에서는 선분 세그먼트 기반 Randomized Hough Transform (RHT)을 제안한다. 제안하는 방법은 에지 영상을 선분 세그먼트 단위로 분할한 후 임의의 선분 세그먼트 쌍을 RHT를 이용해서 타원을 추정하여 병합여부를 판단한다. 이와 같이 선분 세그먼트 단위로 RHT를 적용하면 적은 반복수행으로 타원을 추정할 수 있으며 복잡한 에지 영상에서도 보다 정확한 타원의 개수를 추정할 수 있다. 제안된 방법의 효율성은 계산속도 및 타원검출의 정확도로 평가하였으며 다양한 입력영상에 대한 실험을 통해 입증하였다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.143-149
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• 2014

This paper is on the blind signal separation(BSS) method by the geometric method. To separate the signal sources, we use Hough transform and BSS. Hough transform is a geometric method which let us know the local informations of the signal. We find the orientations of signals by Hough transform and know the number of signal sources. When the number of sensors is more than the number of sources. the BSS algorithm can separate the mixtures well in the time domain. This algorithm has a good performance in converging fast. We had checked up the quality of the algorithm after separating the mixed signals. The results of simulations show that this BSS method has the abnormal waveforms due to unconverging coefficients in the beginning, and stably has the separated waveforms which almost equal to the sources in the most period.