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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김항태 (LG전자) 송원석 (서울대학교) 최혁 (서울시립대학교) 김태정 (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.42 No.5
발행연도
2015.5
수록면
642 - 651 (10page)

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소실점(vanishing point)이란 카메라 렌즈를 통해 3차원 공간을 2차원 영상으로 투영하는 과정에서 평행한 직선들이 수렴하는 점을 의미한다. 소실점 검출은 영상 내의 정보를 이용하여 소실점의 위치를 파악하는 것을 의미하며, 영상 내 지점들의 상대적인 거리를 파악하거나 장면 전체의 3차원 구조를 파악하는데 활용된다. 일반적으로 영상 내 평행한 직선들은 인공 구조물 내에 존재하는 경우가 많으므로 직선 검출 기반 소실점 검출 기법들은 인공 구조물 내의 직선들을 찾아 이들이 수렴하는 점을 소실점으로서 검출하는 것을 목표로 한다. 이 때, 영상 내에서 직선을 검출하기 위하여 먼저 에지 검출(edge detection)을 통해 에지 픽셀을 검출하고 그 결과를 허프 변환(Hough transform)하여 직선들을 찾아낸다. 그러나 각종 텍스쳐 및 노이즈 등 여러 원인들로 인해 위 과정에서 검출된 직선들이 모두 소실점을 지나지는 않는다. 따라서 검출된 직선들로부터 소실점을 정확히 검출하기 위해서는 각 직선에 대하여 소실점을 지날 가능성에 따라 다른 가중치를 부여하는 것이 필요한데 기존의 연구들은 가중치를 동일하게 부여하거나 단순한 수준의 가중치 계산을 적용해 왔다. 본 논문에서는 소실점을 지나는 직선들은 대부분 인공 구조물내의 직선들임에 착안하여 직선에 가중치를 부여하는 새로운 방법을 제안하고 이를 이용한 소실점 검출 결과를 몇 가지 기존 방법들과 비교하였다. 그 결과, 기존 방법들에 비하여 소실점 추정 오류가 약 65% 감소하였다.
#소실점 검출 #허프 변환 #직선 검출 #직선의 가중치 #인공 구조물 #vanishing point detection #Hough transform #line detection #weight of line #artificial structure

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 허프 변환 기반의 소실점 검출 방법
3. 제안하는 직선의 가중치 측정 방법
4. 실험
5. 결론
References

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
C. Rother / 2002 / A New Approach to Vanishing Point Detection in Architectural Environments / Image and Vision Computing 20(9):647~655 google schola V. Cantoni / 2001 / Vanishing Point Detection : Representation Analysis and New Approaches / Proc. of 11th International Conference on Image Analysis and Processing :90~94 google schola J. Han / 2006 / Relative Depth-Map Generation from Monocular Image using a Valid Vanishing Point / Proc. of Korea Computer Congress 2006 33(2) google schola Y. Xu / 2013 / A Minimum Error Vanishing Point Detection Approach for Uncalibrated Monocular Images of Man-made Environments / Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2013 IEEE Conference on. IEEE :1376~1383 google schola P. Hough / 1962 / Methods and Means to Recognize Complex Patterns / U.S. Patent 3,069,654 google schola

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