컴퓨터 비전에서 일반적인 line 추출 기법에 대해 소개해 드리겠습니다. 컴퓨터 비전이란 영상, 비디오 또는 포인트 클라우드로부터 정보를 추출하는 일련의 기법입니다1. 영상에서 직선을 검출하는 방법 중 하나는 허프 변환 (Hough transform) 이라는 기법입니다. 허프 변환은 영상 분석이나 컴퓨터 비전에서 아주 많이 사용되는 특징 추출 기법이다. 이 기법의 목적은 도형의 매개변수 공간에서 투표 절차를 통해 영상 내의 도형을 찾는 것이다2.
허프 변환은 다음과 같은 과정으로 직선을 검출합니다.
에지 검출기를 사용하여 영상에서 에지 픽셀을 찾습니다.
각 에지 픽셀에 대해 가능한 모든 직선의 매개변수 (r, θ)를 계산합니다. r은 원점에서 직선까지의 거리이고, θ는 x축과 직선이 이루는 각도입니다.
(r, θ) 공간에서 각 에지 픽셀이 표현하는 직선들을 투표합니다. 즉, 같은 직선을 표현하는 에지 픽셀들이 같은 (r, θ) 값을 가지게 됩니다.
(r, θ) 공간에서 투표 수가 임계값 이상인 점들을 찾습니다. 이 점들은 영상에서 직선을 나타내는 매개변수입니다.
찾은 매개변수들을 사용하여 영상에서 직선을 그립니다.
허프 변환은 직선뿐만 아니라 원이나 타원, 일반적인 도형을 식별하는 데에도 확장될 수 있습니다. 예를 들어, 원형 허프 변환은 영상에서 원을 검출하는 기법입니다. 원의 매개변수는 (x, y, r)로 표현될 수 있습니다. x와 y는 원의 중심 좌표이고, r은 원의 반지름입니다. 원형 허프 변환은 다음과 같은 과정으로 원을 검출합니다.
에지 검출기를 사용하여 영상에서 에지 픽셀을 찾습니다.
각 에지 픽셀에 대해 가능한 모든 원의 매개변수 (x, y, r)를 계산합니다. 이때, r은 주어진 범위 내에서 변화시킵니다.
(x, y, r) 공간에서 각 에지 픽셀이 표현하는 원들을 투표합니다. 즉, 같은 원을 표현하는 에지 픽셀들이 같은 (x, y, r) 값을 가지게 됩니다.
(x, y, r) 공간에서 투표 수가 임계값 이상인 점들을 찾습니다. 이 점들은 영상에서 원을 나타내는 매개변수입니다.
찾은 매개변수들을 사용하여 영상에서 원을 그립니다.
허프 변환은 영상에서 직선이나 원과 같은 기하학적 도형을 검출하는 데에 유용한 기법입니다. 하지만 허프 변환에는 몇 가지 단점도 있습니다. 예를 들어, 허프 변환은 매개변수 공간의 크기와 해상도에 따라 계산량이 증가하고, 메모리 요구량이 많아집니다. 또한, 허프 변환은 노이즈에 민감하고, 임계값을 적절하게 설정해야 합니다. 이러한 단점을 극복하기 위해 허프 변환의 변형이나 개선된 기법들이 제안되었습니다. 예를 들어, 확률적 허프 변환 (Probabilistic Hough Transform)은 무작위로 선택된 에지 픽셀들만 사용하여 허프 변환을 수행하는 기법입니다. 이렇게 하면 계산량과 메모리 요구량을 줄일 수 있습니다. 또한, 에지 픽셀들의 방향 정보를 이용하여 허프 변환을 수행하는 방법도 있습니다. 이렇게 하면 노이즈에 강하고, 정확도를 높일 수 있습니다.
컴퓨터 비전에서 일반적인 line 추출 기법에 대해 간단히 소개해 드렸습니다. 허프 변환은 컴퓨터 비전의 기본적이면서도 중요한 기법입니다. 허프 변환을 이용하여 다양한 도형을 검출하고, 응용할 수 있습니다. 허프 변환에 대해 더 자세히 알고 싶으시면 다음의 링크들을 참고하시기 바랍니다.
영상 특징 추출 - 벨로그
컴퓨터 비전 - MATLAB & Simulink
컴퓨터비전태스크에대한병렬처리기술 - ETRI
Wondershare EdrawMind
