배경선 추출을 위한 구간 허프 변환 (Interval Hough Transform For Prominent Line Detection)

서지정보

· 발행기관 : 한국멀티미디어학회
· 수록지 정보 : 멀티미디어학회논문지 / 16권 / 11호 / 1288 ~ 1296페이지
· 저자명 : 최진모, 김창익

초록

단일 영상에서 배경선은 공간 구조를 이해하거나 심미적 평가를(Aesthetic scoring) 내리는데 중요한 판단기준이 된다. 본 논문에서 소개하는 배경선 추출은 소실점을 분석하거나 3차원 공간의 재구성, 영상의 기울어짐을 판단하는데 도움을 준다. 또한 삼등분 법칙(Rule of thirds)을 계산하는데도 용이하게 해준다. 본 논문은 크게 구간 허프 변환 매핑과 배경선 우선순위 결정, 배경선 선택으로 구성되어 있으며 각 기술은 차선 추출이나 건물 구조 분석, 소실점 추출, 문서의 직선 추출과 같은 다양한 분야에 응용될 수 있게끔, 기술이 세분화되어 있다. 이는 사용자가 객체의 특성과 조명 환경등을 고려하여 선택적으로 기술을 구성할 수 있게끔 해 준다. 본 논문에서 소개하는 방법은 허프 변환을 사용하는 만큼, 원 추출과 같은 허프 변환의 응용에도 적용될 수 있다. 구간 허프 변환은 추출하고자 하는 배경선의 개수를 설정할 수 있다. 또한 영상 내에서 중요한 배경선의 개수를 분석하여 중요한 배경선만을 추출할 수 있다. 본 논문은 실험결과를 통해 배경선 추출 결과를 볼 수 있다.

영어초록

The prominent line at the singe image is the important fact for understanding spatial structure or estimating aesthetic scoring. According to this thesis, the abstraction of the background line helps analyzing vanishing point, reconstitution of 3 dimensions, and determining of image sloppiness. It also makes easy to calculate the rule of thirds. This thesis is composed of section hough transform mapping, prioritizing of the prominent line, and selection of the prominent line. These technologies are departmentalized to be applied abstraction of traffic lane, analyzing of building structure, abstraction of vanishing point, and abstraction of straight line documentation. This gives the choice that users are able to compose technology by considering characteristic of objects and luminous environment. This thesis also can be applied to abstract circle. The interval hough transform is able to select the number of prominent line which users want to abstract. It can analyze important prominent line numbers at the image and then abstract the lines, too. Results of prominent lines by experiments would be show at this thesis.

참고자료

· 없음