• 전자공학회논문지D
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• 제34D권11호
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• pp.64-69
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• 1997

We have shown that the Hough transform filter can be easily obtained by repeatedly recording one line segment pattern holographically by use of rotational multiplexing. With this filter, one can get resutls of the hough transform in the time of light propagation. To demonstrate our method experimentally, the hough transform filter for 18 different rottion angles was recorded, and experimental transform results were compared with simulated ones for a few input patterns. By introducing a compensation process for the non-uniformity of both the input plane wav eand the diffraction efficiency of each hologram. It is possible to get more precise transform results.

• 한국광학회지
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• 제9권5호
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• pp.321-325
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• 1998

회전다중 홀로그램을 이용하여 일반화된 Hough 변환 필터를 광학적으로 제작할 수 있음을 설명하였다. 제안된 방법의 타당성을 실험적으로 보이기 위해 선소와 원을 동시에 검출하는 필터를 회전다중과 각다중을 사용하여 제작하였다. 몇몇 패턴에 대한 Hough 변환의 기초 실험 결과를 보고한다.

• 한국음향학회지
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• 제32권4호
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• pp.354-360
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• 2013

본 논문은 고밀도 클러터 환경에서 클러터 제거기능을 이용하여 구간선형기동 수중운동체의 탐지 및 추적에 대한 성능향상을 다루었다. 고밀도 클러터 환경에서 허프변환(Hough transform)을 이용한 클러터 제거 알고리즘을 통해 클러터 특성을 나타내는 측정치를 제거한 후 남은 측정치에 대해 추적 필터인 CMKF-L을 적용하여 추적성능을 확인하였다. 모의 신호와 해상실험데이터를 이용하여 실험을 수행하였으며 고밀도 클러터 환경에서 제안하는 알고리즘을 적용하여 클러터는 상당수 제거되고 표적에 대한 추적은 지속적으로 안정되게 수행됨을 확인하였다.

• 한국광학회지
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• 제12권1호
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• pp.55-60
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• 2001

광학적 Hough 변환 필터 배열을 이용하여 입력영상의 특징을 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 여기서는 입력 영상의 부분들이 대용되는 필터 배열의 요소들에 의해 독립적으로 동시에 Hough 변환된다. 하나의 광학적 Hough 변환 필터를 사용하여 입력영상 전체에 대한 변환 결과를 얻는 기존의 방식에 비해, 제안한 방법은 입력 영상에 존재하는 선소 특징의 대략적 위치 정보를 함께 얻을 수 있고 복잡한 입력영상에 대해서도 광학적 정확성을 높일수 있다. 이 방식을 실험적으로 입증하기 위해 $5\times5$ Hough 변환 필터 배열을 제작하고 기초적인 실험을 수행하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제37권3호
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• pp.39-47
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• 2000

본 논문에서는 입력영상에 대한 광학적 Hough변환(HT)의 결과로부터 θ = θo ＋ 90° 떨어진 지점에서 입력영상에 존재하는 직선과 타원의 장축의 길이 정보를 그리고 θ =θо 지점에서 타원의 단축의 길이정보를 추출하는 방법을 제안하였다. 각 지점에서 포락선의 최대점과 최소점 사이의 거리로부터 직선과 타원의 축의 실제길이를 약 98%의 정확도로 구할 수 있음을 시뮬레이션을 통하여 확인 하였다. 시뮬레이션 결과와 실험 결과를 비교하기 위하여 HT CGH 필터를 사용하여 광학적 실험을 행하였다. 실험을 통하여 광학적HT 결과가 이론적인 시뮬레이션 결과와 유사함을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.301-304
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• 1999

In this paper, we proposed the new method of extracting the position and the length of the input-line by using only two parameters ($\theta$, $\rho$) from the HT(Hough Transform) data. The computer simulations and the optical experiments by using the HT CGH(Computer Generated Hologram) filter is perfermed. The results are very similar to those of the computer simulation results.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.45-54
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• 2009

본 논문에서는 평균 명암 필터와 개선된 2D 허프 변환을 이용하여 영상에서 가슴 영역을 검출함으로써 음란영상을 탐지하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 유해물 영상 검출 방법은 크게 학습 단계, 인식 단계, 검증 단계의 3가지 주요 단계로 구성된다. 학습 단계에서는 가슴의 유두 부분 영상의 학습을 통하여 인식 단계에서 사용할 유두 평균 명암 필터를 생성한다. 인식 단계에서는 입력 영상을 받아들여 에지를 추출하고, 에지의 밀도를 이용해 연결성분을 추출한 후. 추출된 연결성분의 가로와 세로외 길이 비율을 고려하여 유두 후보영역을 결정한다. 그리고 학습된 유두 평균 명암 필터와 입력 영상의 유두 후보영역 사이의 유사도를 측정하여 가장 유사도가 높은 영역을 최종적인 유두후보영역으로 결정하며, 개선된 2D 허프 변환을 이용하여 영상에서 가슴 라인을 검출한다. 검증 단계에서는 인식 단계에서 획득한 유두 후보영역과 가슴 라인의 위치를 고려하여 가슴 영역을 판단함으로써 유해물 영상의 최종 유무를 결정한다. 실험 결과에서는 다양한 영상을 이용한 실험을 통해 제안한 방법이 가슴 영역을 효과적으로 인식할 수 있음을 보여 주었으며, 결과적으로 제안된 방법이 음란 영상의 검출에 유용하게 활용될 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.411-420
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• 1999

In geology, lineament features have been used to identify geological events, and many of scientists have been developed the algorithm that can be applied with the computer to recognize the lineaments. We choose several edge detection filter, line detection filters and Hough transform to detect an edge, line, and to vectorize the extracted lineament features, respectively. firstly the edge detection filter using a first-order derivative is applied to the original image In this step, rough lineament image is created Secondly, line detection filter is used to refine the previous image for further processing, where the wrong detected lines are, to some extents, excluded by using the variance of the pixel values that is composed of each line Thirdly, the thinning process is carried out to control the thickness of the line. At last, we use the Hough transform to convert the raster image to the vector one. A Landsat image is selected to extract lineament features. The result shows the lineament well regardless of directions. However, the degree of extraction of linear feature depends on the values of parameters and patterns of filters, therefore the development of new filter and the reduction of the number of parameter are required for the further study.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.21-27
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• 2017

In this paper, we propose a pupil detection method using PCA(principal component analysis) and Hough transform. To reduce error to detect eyebrows as pupil, eyebrows are detected using projection function in eye region and eye region is set to not include the eyebrows. In the eye region, pupil candidates are detected using rank order filter. False candidates are removed by using symmetry. The pupil candidates are grouped into pairs based on geometric constraints. A similarity measure is obtained for two eye of each pair using PCA and hough transform, we select a pair with the smallest similarity measure as final two pupils. The experiments have been performed for 1000 images of the BioID face database. The results show that it achieves the higher detection rate than existing method.

• International Journal of Korean Welding Society
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• 제1권2호
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• pp.23-29
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• 2001

In this study, a preview-sensing visual sensor system is constructed far weld seam tracking in GMA welding. The visual sensor system consists of a CCD camera, a diode laser system with a cylindrical lens, and a band-pass-filter to overcome the degrading of image due to spatters and/or arc light. Among the image processing methods, Hough transform method is compared with the central difference method from a viewpoint of the capability for extracting the accurate feature position. As a result, it was revealed that Hough transform method can more accurately extract the feature positions and it can be applied to real time weld seam tracking. Image processing which includes Hough transform method is carried out to extract straight lines that express laser stripe. After extracting the lines, weld joint position and edge points are determined by intersecting the lines. Even though the image includes a spatter trace on it, it is possible to recognize the position of weld joint. Weld seam tracking was precisely implemented with adopting Hough transform method, and it is possible to track the weld seam in the case of offset angle is in the region of $\pm$ $15^{\circ}$.