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논문 기본 정보

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저자정보
저널정보
한국경영과학회 한국경영과학회 학술대회논문집 한국경영과학회 2002년 춘계학술대회논문집
발행연도
2002.6
수록면
873 - 880 (8page)

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The standard Hough transform has been dominantly used to detect straight lines in an image. However, massive storage requirement and low precision in estimating line parameters due to the quantization of parameter space are the major drawbacks of the Hough transform technique. In this paper, to overcome the drawbacks, an iterative algorithm based on a self-organizing map is presented. The self-organizing map can be adaptively learned such that image points are clustered by prominent lines. Through the procedure of the algorithm, a set of lines are sequentially detected one at a time. Computational results for synthetically generated images are given. The promise of the algorithm is also demonstrated with its application to two natural images of inserts.

목차

Abstract

1. 서론

2. 표준 허프 변환 (Standard Hough Transform : SHT)

3. 자기조직화 지도기반의 직선추출 알고리즘 (SOM-based Line Extracting Algorithm: SOMLEA)

4. 성능 평가

5. 결론

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-325-013768239