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기술

허프 직선 변환

허프 직선 변환기술
영문명
Hough line transform
직선 표현
ρ=x cos θ+y sin θ
주요 구조
매개변수 누적 배열
대표 입력
에지나 이진 영상의 점
허프 직선 변환은 영상의 점들이 지지하는 직선 매개변수를 누적 공간에 투표해 직선 후보를 찾는 방법이다. 영상 좌표의 여러 점이 같은 직선 매개변수로 모이는 관계를 이용한다.

직선을 매개변수로 나타내기

직선에 수직인 단위벡터의 방향을 θ, 원점과 직선의 부호 있는 거리를 ρ로 두어 직선을 표현할 수 있다. θ는 직선 자체의 접선 각도가 아니라 법선 방향의 각도다. 이 표현은 수직선의 기울기가 무한대가 되는 문제를 피할 수 있다. 좌표축 방향과 각도 범위에 따라 ρ의 부호와 θ의 관례를 확인해야 한다.

세 점의 투표 예제

점 (0,2),(1,1),(2,0)은 x+y=2 위에 놓인다. θ=π/4이면 cos θ=sin θ=1/√2이므로 세 점 모두 ρ=√2를 준다. 각 점이 가능한 여러 θ에 대해 ρ를 계산해 투표하면 이 공통 매개변수에 표가 모일 수 있다. 점 사이가 영상에서 완전히 이어져 있지 않아도 같은 직선을 지지하는 정보를 모을 수 있다는 예제다.

분해능과 임계값

누적 배열은 ρ와 θ를 유한한 간격으로 나누어 만든다. 간격이 너무 거칠면 다른 직선이 같은 칸에 합쳐지고 너무 촘촘하면 비슷한 후보로 표가 나뉘거나 계산 부담이 커질 수 있다. 투표 임계값은 지지점 개수와 관련되지만 실제 선분 길이와 언제나 같은 양은 아니다. 에지의 두께나 끊김, 중복점도 표의 분포에 영향을 준다.

직선과 선분의 차이

표준적인 결과인 (ρ,θ)는 무한히 이어진 직선을 나타내며 영상 속 선분의 양 끝을 자동으로 지정하지 않는다. 선분을 반환하는 변형은 길이와 허용 틈새 등의 조건을 추가로 다룰 수 있다. 높은 투표가 실제 물체의 의미 있는 선을 보장하지는 않는다. 반복 무늬와 잡음, 비슷한 후보의 중복을 함께 검토하고 목적에 맞게 결과를 선택한다.

관련 문서

캐니 에지 검출 / 소벨 연산자 / 직선의 방정식 / 삼각함수 / 이미지 처리 / 좌표계 / 신호 처리