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문제 정의
- 따라서 본 논문에서는 라돈 변환의 이러한 문제점들을 개선하고, 비전 시스템을 통하여 입력된 영상 내의 회전된 물체를 효과적으로 보정하기 위해 입력 영상을 간소화하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저, 비전 시스템을 통하여 입력된 영상 내에서 배경 부분이 제거된 물체 영상을 추출한다.
- 그러나 그림 6(c)의 경우두 개의 최대값이 비슷한 값을 나타내고 중간 부위와도 상대적으로 값 차이가 많이 나지 않지만, 그림 6(d)의 이진 영상에 대한 라돈 변환의 경우, 다른 경우보다 더 효과적으로 영상 내에서 물체의 기울어진 각도를 추출할 수가 있다는 것을 관찰할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 비전 시스템을 통하여 입력된 컬러 영상을 이진 영상으로 변환하여 실험을 실시한다.
- 선 구조 분석 도 구인라돈 변환의 경우, 입력되는 영상의 크기(NxM)와 입력 영상에 대한 투영 회전각의 수(P)에 따라 NMP의 계산이 필요하고, 또한 라돈 변환의 결과를 저장하기 위한기억용량의 문제를 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 라돈 변환의 이러한 문제를 해결하고, 보다 정확하고 효과적으로 회전각을 추출하여 보정하기 위해 전처리 과정을 거쳤다. 전처리 과정을 통하여 라돈 변환의 입력 영상 올 간소화함으로써 처리속도와 기억 용량을 개선할 수 있었고, 회전각을 효과적으로 추출하여 회전된 물체를 보정할 수 있었다.
- 본 논문에서는 다양한 비전 시스템 환경에서 획득한 컬러 영상에 대하여 선 구조 분석 도구인 라돈변환을 이용하여 영상 내의 회전된 물체를 보정하는 실험을 실시하였다. 라돈 변환의。의 범위는 0。~179°이고, 。의값은 1。씩 증가하는 것으로 하였다.
- 본 논문에서는 이진 영상에서 불필요한 배경 부분을 없애고 물체 영상을 추출하기 위해 이진 영상으로부터 획득한 히스토그램에서 그림 2와 같이 히스토그램의 양 끝에서 중앙 쪽으로 물체 영역의 좌표를 조사하지 않고, 그림 3과 같이 히스토그램의 중앙에서 좌우로 조사하여 좌표를 찾는 방법을 제안한다. 이는 히스토그램의 양 끝에서 중앙 쪽으로 물체 영상의 좌표를 조사할 때, 그림 2의 원 부분과 같은 잡음 등에 의하여 좌표를 정확하게 찾기가 어렵고, 이로 인해 잘 못된 좌표를 구할 수 있기 때문이다.
- 본 논문에서는 컴퓨터 비전 시스템을 통하여 입력된 회전된 물체를 보다 효과적으로 보정하기 위하여 입력 영상 간소화 방법을 제안하였다. 선 구조 분석 도 구인라돈 변환의 경우, 입력되는 영상의 크기(NxM)와 입력 영상에 대한 투영 회전각의 수(P)에 따라 NMP의 계산이 필요하고, 또한 라돈 변환의 결과를 저장하기 위한기억용량의 문제를 가지고 있다.
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