상호 협력 연산에 의한 Hough변환 = A Cooperative Computation Model for Hough Transform

국문 초록 (Abstract)

Hough변환에서의 매개변수공간(parameter space)을 다차원의 누적배열(accumulator array)로 표현하는 대신에 단지 매개변수 갯수만큼의 일차원 배열들로 표현하여, 후보점의 각 매개변수값이 따로따로 누적되도록 하였다. 이때 이러한 배열에 이미 누적된 값들로부터 얻어지는 지역적 최대값(local maximum)들간의 관계를 이용해 가중치(weighting value)를 누적시켜 나가는 상호협력연산방법을 사용하였다.
본 변환방법은 매우 적은 양의 소요메모리를 필요로 하므로 소형전산기에서도 구현가능하다. 특히, 매개변수가 많은 경우에 매우 유용하다. 본 연구에서는 유한 개의 매개변수로 표현되는 함수패턴에 대해서만 다루었다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In this paper, a cooperative computation model for the Hough transform is suggested. The parameter space is represented as a set of one-dimensional arrays, which are designated by projection arrays. The votes on this space are accumulated with weighting values, by using the contextual information which can be obtained from the relation between local maxima of these arrays. Only the analytical shapes are treated in this paper.
This model can be implemented on a microcomputer, because the amount of storage required for the parameter space is very small. It is especially useful when the parameter space has a large number of dimensions.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• ABSTRACT
• 1. 서론
• 2. 후보점 결정
• 3. 투영배열과 누적배열의 관계
• 4. 조사점 운영및 상호협력연산
• 5. 실험및 토의
• 6. 결론
• 참고문헌
• 저자소개