• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.22-30
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• 2011

Plane detection is very important information for mission-critical of robot in 3D environment. A representative method of plane detection is Hough-transformation. Hough-transformation is robust to noise and makes the accurate plane detection possible. But it demands excessive memory and takes too much processing time. Iterative randomized Hough-transformation has been proposed to overcome these shortcomings. This method doesn't vote all data. It votes only one value of the randomly selected data into the Hough parameter space. This value calculated the value of the parameter of the shape that we want to extract. In Hough parameters space, it is possible to detect accurate plane through detection of repetitive maximum value. A common problem in these methods is that it requires too much computational cost and large number of memory space to find the distribution of mixed multiple planes in parameter space. In this paper, we detect multiple planes only via data sampling using Self Organizing Map method. It does not use conventional methods that include transforming to Hough parameter space, voting and repetitive plane extraction. And it improves the reliability of plane detection through division area searching and planarity evaluation. The proposed method is more accurate and faster than the conventional methods which is demonstrated the experiments in various conditions.

• 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.

• 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.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권4호
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• pp.455-461
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• 2002

본 논문에서는 로그폴라 (log-polar) 영상 평면에서의 Hough 변환을 위하여, 잘 알려진 unboundedness 문제를 해결하는 새로운 폴라 형태의 로그 직선 (log line) 매개변수 방정식을 제안한다. 직각 좌표상의 영상으로부터 로그폴라 영상을 생성하기 위하여, 황반부와 주변 영역으로 분리되는 Bolduc의 방법을 이용한다. 그리고 Hough 변환의 입력으로 이용되는 로그폴라 에지 영상은 Sobel 연산자로부터 추출되는 황반부 에지 영상과 본 논문에서 제안하는 공간변형 가중치가 고려된 새로운 그래디언트 연산자가 적용되어 추출되는 주변 영역을 결합하여 생성한다. 그런데 LPM (log-polar mapping; LPM)의 고유한 특성인 비선형 표본화로 인하여 시선고착점으로부터 멀리 떨어진 주변 영역에 포함되는 로그 직선들을 구성하는 화소들은 매우 산재되어 분포된다. 이러한 로그 직선들을 효과적으로 검출하기 위하여 Hough 누적 셀의 값이 공간변형 가중치가 고려되어 계산되도록 한다. 본 논문에서 제안하는 방법이 황반부와 주변 영역을 동시에 지나는 직선들뿐만 아니라 시선고착점으로부터 멀리 떨어진 주변 영역에 존재하는 직선들도 검출될 수 있음을 실험을 통하여 확인한다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제27권11호
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• pp.92-102
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• 1990

본 논문은 2-D 영상의 운동 변화량(크기, 회전, 이동)을 추정할 수 있는 새로운 방법을 제안하였다. 이 방법은 입력 영상내의 직선 성분을 Hough 영역에서 한 점으로 대응시키는 Hough 변환 알고리듬을 사용하여 입력 영상에서 크기 변화가 있는 물체의 운동과 그 Hough space상의 특징점들의 변화를 나타내는 운동 변화량들에 대한 관계식을 유도한다. 유도한 관계식은 크기, 회전, 이동을 가지고 모든 입력 영상에 대해서 운동 변화량을 효율적으로 계산할 수 있다. 제안된 관계식을 항공기 영상에 적용하여 운동 변화량을 비교적 정확히 측정하였다. 또한 제안된 방식이 잡음이 섞인 영상에 대해서도 큰 오차 없이 추정 결과를 나타내고 있음을 보인다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1998년도 하계학술대회 논문집 G
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• pp.2234-2236
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• 1998

In this paper, we propose a new algorithm based on multi-resolution application of the parameter space to the Hough transform technique. The existing Hough transform technique employs mapping of fixed parameter space in order to extract straight lines from image. One of the difficulties of the existing Hough transform technique lies in the detection of multiple adjacent lines for only one line. Increasing the parameter space from the low level resolution to the high level resolution, our algorithm detects straight line in a stable and efficient fashion. Experimental results are included to verity the performance of proposed algorithm.

• 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.

• 전기학회논문지
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• 제57권11호
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• pp.2086-2094
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• 2008

Finding a planar surface on 3D space is very important for efficient and safe operation of a mobile robot. In this paper, we propose a method using a plane detection cell (PDC) and iterative randomized Hough transform (IRHT) for finding the planar region from a 3D range image. First, the local planar region is detected by a PDC from the target area of the range image. Each plane is then segmented by analyzing the accumulated peaks from voting the local direction and position information of the local PDC in Hough space to reduce effect of noises and outliers and improve the efficiency of the HT. When segmenting each plane region, the IRHT repeatedly decreases the size of the planar region used for voting in the Hough parameter space in order to reduce the effect of noise and solve the local maxima problem in the parameter space. In general, range images have many planes of different normal directions. Hence, we first detected the largest plane region and then the remained region is again processed. Through this procedure, we can segment all planar regions of interest in the range image.

• 전자공학회논문지B
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• 제32B권9호
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• pp.1171-1180
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• 1995

In this paper, we present a 3-D object recognition system in which the 3-D Hough transform domain is employed to represent the 3-D objects. In object modeling step, the features for recognition are extracted from the CAD models of objects to be recognized. Since the approach is based on the CAD models, the accuracy and flexibility are greatly improved. In matching stage, the sensed image is compared with the stored model, which is assumed to yield a distortion (location and orientation) in the 3-D Hough transform domain. The high dimensional (6-D) parameter space, which defines the distortion, is decomposed into the low dimensional space for an efficient recognition. At first we decompose the distortion parameter into the rotation parameter and the translation parameter, and the rotation parameter is further decomposed into the viewing direction and the rotational angle. Since we use the 3-D Hough transform domain of the input images directly, the sensitivity to the noise and the high computational complexity could be significantly alleviated. The results show that the proposed 3-D object recognition system provides a satisfactory performance on the real range images.