분석적 Hough 변환법

Hough 변환법은 물체가 경계선으로써 표현되어 있는 화상에서 함수로 표현될 수 있는 곡선(직선) 형태의 패턴을 이용하여 원하는 물체를 인식해 내는 것으로서 곡선 검출 방법중에서 널리 사용되고 있는 것중의 하나이다. 이것은 일반 화상에서 나타날 수 있는 잡음(noise)이나 변형된 데이타에 대해서도 잘 적응시킬 수 있다. 그러나, 이것은 변환과정에서 매개 변수 공간에 원하지 않는 효과(noise, bias)를 나타냄으로써 없는 물체를 검출해 내거나 실제로 존재하는 물체를 놓쳐버리는 현상이 가끔 발생한다. 또한 매개 변수 공간의 차원이 높아짐에 따라 소요되는 기억장소가 지수적으로 증가함으로써 실제 구현상에 어려운 점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 패턴이 함수로 표현된다는 특성을 충분히 이용하여 불필요한 효과를 제거하고 또한 소요 기억장소도 감소시키고자 한다.