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입력된 이미지의 각 픽셀에서의 필터 응답을 바탕으로 국소(local) 최대값 또는 국소 최소값을 갖는 특징점을 추출하고, 상기 추출된 특징점을 노드(node)로 정의하는, 특징점 추출 단계; 상기 노드들 각각에 대하여 에지(edge)를 생성하고, 상기 노드와 에지를 바탕으로 구성된 그래프로부터 최적 경로를 추출하는, 그래프 구성 단계; 및상기 최적 경로로부터, 사이에 위치하는 노드들의 스코어의 합이 최대 또는 최소인 한 쌍의 노드들을 선택하는, 라인 세그먼트(segment) 추출 단계를 포함하고, 상기 그래프 구성 단계는, 상기 노드들 각각에 대하여 에지를 생성하는 단계; 상기 노드들을 상기 에지로 연결하여 루트(root) 노드와 리프(leaf) 노드를 정의하는 단계; 및상기 루트 노드와 상기 리프 노드들 사이를 연결하는 복수의 경로들 중, 최적 경로를 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 라인 세그먼트 추출방법
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제1항에 있어서, 상기 특징점 추출 단계는, 이미지를 입력받는 단계; 상기 입력된 이미지의 픽셀들 각각에서 필터 응답(스코어, score)을 연산하는 단계; 및사용자에 의해 정의된 커널(kernel) 내의 상기 픽셀들 중에서, 상기 스코어를 바탕으로 국소 최대값 또는 국소 최소값을 갖는 특징점을 추출하고 상기 추출된 특징점을 노드로 정의하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 라인 세그먼트 추출방법
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제2항에 있어서, 상기 특징점 추출 단계에서, 어댑티드 햇 필터(adapted hat filter)를 이용하여, 모든 픽셀들에 대하여 특징점을 추출하는 것을 특징으로 하는 라인 세그먼트 추출방법
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제2항에 있어서, 상기 스코어를 연산하는 단계에서, 타깃(target) 픽셀을 포함하도록 사용자에 의해 정의된 영역 내의 픽셀들의 픽셀값들의 평균값을 바탕으로, 상기 타깃 픽셀에서의 필터 응답을 연산하는 것을 특징으로 하는 라인 세그먼트 추출방법
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제1항에 있어서, 상기 에지를 생성하는 단계에서, 상기 에지로 연결된 한 쌍의 노드들을 네이버스(neighbors)라고 정의할 때, 각 노드들에 대하여 모든 네이버스들을 찾는 것을 특징으로 하는 라인 세그먼트 추출방법
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제6항에 있어서, 상기 그래프를 생성하는 단계에서, 상기 모든 네이버스들을 상기 에지로 연결하여 다수의 그래프들을 생성하는 것을 특징으로 하는 라인 세그먼트 추출방법
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제1항에 있어서, 상기 루트 노드와 리프 노드를 정의하는 단계에서, 상기 루트 노드는 한 개, 상기 리프 노드는 복수개가 정의되며, 이에 따라 상기 루트 노드와 상기 리프 노드들을 연결하는 경로는 복수개가 정의되는 것을 특징으로 하는 라인 세그먼트 추출방법
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제1항에 있어서, 상기 최적 경로를 추출하는 단계에서, 상기 복수의 경로들 중, 해당 경로에 속하는 노드들의 스코어의 합이 가장 큰 경로 또는 가장 작은 경로를 최적 경로로 선택하는 것을 특징으로 하는 라인 세그먼트 추출방법
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제9항에 있어서, 상기 최적 경로를 추출하는 단계는, 다익스트라 알고리즘(Dijkstra algorithm)을 적용하는 것을 특징으로 하는 라인 세그먼트 추출방법
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제1항에 있어서, 상기 라인 세그먼트 추출 단계에서, 상기 최적 경로에 속하는 노드들 중, 임의의 한 쌍의 노드를 선택하는 단계; 상기 선택된 한 쌍의 노드들 사이에 위치하는 노드들 중, 상기 한 쌍의 노드들을 연결하는 라인과 최소거리가 가까운 노드들의 스코어의 합을 연산하는 단계; 및상기 스코어의 합이 가장 큰 노드들을 선택하고, 상기 선택된 노드들을 양 끝점으로 하는 라인을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 라인 세그먼트 추출방법
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