KR100351981B1 - 방향성 추출을 위한 필터링 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 방향성 추출을 위한 필터링 방법에 관한 것으로, 종래의 기술에 있어서는 하나의 각도가 두가지 값으로 나타나는 경우이 있는데, 이 각도를 이용하여 패턴 인식을 할 경우 상기 각도를 더하거나 곱하는 경우가 대부분이기 때문에 연산된 값을 신뢰할 수 없게 되는 문제점이 있었다. 따라서, 본 발명은 영상에 L-G(Laplacian-Gaussian) 필터를 적용하여 필터링을 수행하여 크기(magnitude) F(x,y)와 경사각()을 구하는 단계와; 상기 F(x,y)와 경사각()에 수학식1에 의한 단일 방향 알고리즘을 적용하여 k(x,y)를 구하는 단계와; 상기 k(x,y)와 경사각()을 수학식2에 의해 단일 방향값(

Description

방향성 추출을 위한 필터링 방법{FIlTERING METHOD FOR EXTRACT DIRECTIONAL INFORMATION}

본 발명은 방향성 추출을 위한 디지털 필터에 관한 것으로, 특히 정확한 방향각을 구할 수 있도록 하는 방향성 추출을 위한 필터링 방법에 관한 것이다.

일반적으로, 지문이나 차량 번호판 직물이나 타이어 코드등의 일정한 패턴을 가지고 있는 물질의 인식을 위하여 가장 많이 사용되는 것이 방향성 추출 필터이다.

L-G(Laplacian-Gaussian) 필터는 국소 영역의 화소에 가우스 분포 함수의 중점을 두어서 평활화하고, 라플라시언을 곱하여 그교차를 에지하여 검출하는 미분필터의 한 종류이다.

(2n+1)형의 L-G 필터 F의 성분을 F(i,j)로 하면 F(i,j)는 다음 수학식(1)로 정의된다.

여기서, i,j는 -n부터 n까지의 정수로 한다. 단, n은 임의의 자연수이다.

다음,는 가우스의 정수,

는 정수이다.

필터의 형상은 도1에 도시된 바와 같이 중심의 정(+) 부분 영역의 폭()은로 주어져, 필터가 미치는 범위()는로 주어진다.

이 식의는 직경이라고 하며 중심으로부터의 내부에 99%의 영역이 포함되게된다.

이 필터를 이용하면 도2의 (a)에 나타내는 비교적 원활하게 농도가 변화하는 경우에도 도2의 (b)에 나타내는 제로크로스점을 화소 단위보다도 세밀하게 구함으로써 에지가 서브픽셀 오더 즉, 1화소 보다도 세밀한 정도로 충실히 구해지게 된다.

이를 픽셀 단위의 크기(magnitude)와 각도로 나타내면 다음 수학식 2와 같다.

여기서,는 픽셀 단위의 크기(magnitude)이고,

는 x, y축으로의 경사값을 나타낸다.

M은 작은 콘트라스트(Contrast)를 보다 잘 표현하기 위해서 곱해 주는 값이다.

상기에서 언급된 L-G 필터의 가장 큰 단점은 도3에 도시된 바와 같다.

즉, 도3에서라고 하면의 값은이다.

이런 경우 하나의 각도값이혹은로 나타나게 된다.

그런데, 패턴 인식의 경우 나타난 각도()를 더하거나 곱하는 경우가 대부분인데, 2가지 경우의 각도가 발생하면 연산의 값을 믿을 수 없게 된다.

이와 같이, 상기 종래의 기술에 있어서는 하나의 각도가 두가지 값으로 나타나는 경우이 있는데, 이 각도를 이용하여 패턴 인식을 할 경우 상기 각도를 더하거나 곱하는 경우가 대부분이기 때문에 연산된 값을 신뢰할 수 없게 되는 문제점이 있었다.

따라서, 본 발명은 상기와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위하여 창출한 것으로, 하나의 각도를 한가지 값으로 나타낼 수 있도록 하는 방향성 추출을 위한 필터링 방법을 제공함에 그 목적이 있다.

도 1은 디지털 필터의 형태를 보인 예시도.

도 2의 (a)는 주파수에 따른 신호의 크기.

(b)는 주파수가 바뀌는 부분의 검출을 설명하기 위한 그래프도.

도 3은 종래의 각도 표시를 설명하기 위한 방위각도.

도 4는 본 발명에 의한 각도 표시를 설명하기 위한 방위각도.

도 5는 본 발명에 의한 디지털 필터의 구현 과정을 보인 흐름도.

도 6은 본 발명에 의한 필터와 종래 L-G에 의해 영상을 비교한 예시도.

이와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명은 영상에 L-G(Laplacian-Gaussian) 필터를 적용하여 필터링을 수행하여 크기(magnitude) F(x,y)와 경사각()을 구하는 단계와; 상기 F(x,y)와 경사각()에 수학식1에 의한 단일 방향 알고리즘을 적용하여 k(x,y)를 구하는 단계와; 상기 k(x,y)와 경사각()을 수학식2에 의해 단일 방향값()을 결정하도록 이루어진 것을 특징으로 한다.

이하, 본 발명에 따른 일실시예를 첨부한 도5의 흐름도를 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다.

본 발명은 종래 2가지 값으로 나타날 수 있는 각도()를 하나의 각도()로 나타내 주기 위해 도4에 도시한 바와 같이 접근한다.

즉, 빗금친 부분을 생략하고, 제 1사분면과 4사분면 만을 사용하는 방법으로서, 이런 경우 단일방향의 특성을 가지는 새로운 특성이 나타나게 된다.

이를 식으로 표현하면 다음 수학식 3과 같다.

여기서,는 기 언급한 크기(magnitude),는에 의해서 나타나는 각도를 말한다.

다음,는 연산에 사용하는 윈도우를 나타내며 본 특허의 경우(5×5) 크기를 사용한다.

상기와 같은 연산을 거친 후 방향()을 나타내는 식은 다음 수학식 4와 같다.

이를 순차적으로 설명하면 다음과 같다.

일단, 영상에 L-G 필터를 적용하여 필터링을 수행하다.

다음, 크기(magnitude) F(x,y)와 경사각()을 구한 다음 단일 방향(Uni-direction) 알고리즘을 적용하여 상기 F(x,y)와 경사각()를 이용하여 k(x,y)를 구한다.

상기 k(x,y)와 경사각()을 이용해서 단일 방향(Uni-direction)값을 결정하면 본 발명에 의한 개선된 방향성 디지털 필터가 완성된다.

도6은 본 발명에 의한 필터와 종래 L-G에 의해 영상을 비교한 것으로, 도6a의 원래의 영상(지문)에 L-G 필터를 적요하여 구한 영상은 도6b와 같이 된다.

그러나, 본 발명에 의해 개선된 디지털 필터를 적용하게 되면 도6c와 같이 되고 다시 개선된 필터에 의해 방향각(8×8)을 추출하면 도6d와 같이 나타나게 된다.

즉, 방향성 검출이 훨씬 용이해지게 되는 것이다.

이상에서 설명한 바와 같이 본 발명 방향성 추출을 위한 필터링 방법은 정확한 각도 추출이 가능해짐으로써, 오차 한계를 극복할 수 있을 뿐 아니라 또 다른 각도 보정 프로세싱이 필요없게 하는 효과가 있다.

Claims (1)

1. 영상에 L-G(Laplacian-Gaussian) 필터를 적용하여 필터링을 수행하여 크기(magnitude) F(x,y)와 경사각()을 구하는 단계와; 상기 F(x,y)와 경사각()에 수학식1에 의한 단일 방향 알고리즘을 적용하여 크기 k(x,y)를 구하는 단계와; 상기에서 구한 크기 k(x,y)와 경사각()을 수학식2에 의해 단일 방향값()을 결정하도록 이루어진 것을 특징으로 하는 방향성 추출을 위한 필터링 방법.

   (수학식 1)

   여기서,는 픽셀 단위의 크기(magnitude),

   는에 의해서 나타나는 각도,

   는 연산에 사용하는 윈도우를 나타낸다.

   (수학식 2)