KR101613637B1 - 직선검출방법, 장치, 프로그램 및 저장매체 - Google Patents

Abstract

본 발명은 직선검출방법, 장치, 프로그램 및 저장매체에 관한 것으로서, 화상처리분야에 속한다. 상기 방법은 픽셀이 위치하는 국부영역의 직선특성을 반영하는 화상 중의 각 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합을 획득하는 단계; 각 상기 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합에 기초하여 검출하려는 직선의 적어도 하나의 후보방향을 확정하는 단계; 상기 후보방향에 기초하여 상기 검출하려는 직선의 정확한 방향과 위치를 확정하는 단계를 포함한다. 본 발명은 관련기술중의 직선검출방법에서 변두리의 강도가 비교적 약하거나 또는 노이즈로 인한 간섭이 존재할 시, 직선이 끊어지거나 검출결과가 불정확한 문제를 해결할 수 있고, 본 발명에 따른 직선검출방법에서는 허프변환을 사용하지 않고, 화상을 2치화할 필요도 없으므로, 2치화로 인한 오차의 영향을 충분히 피면하고, 직선검출의 정확도를 향상시킬 수 있다.

Description

직선검출방법, 장치, 프로그램 및 저장매체{METHOD, DEVICE, PROGRAM AND STORAGE MEDIUM FOR DETECTING STRAIGHT LINE}

본 출원은 출원번호가201410063121.0이고 출원일이 2014년2월22일인 중국특허출원에 기초하여 우선권을 주장하며 당해 중국 특허 출원의 모든 내용을 본 출원에 원용한다.

본 발명은 화상처리분야에 관한 것으로서, 특히 직선검출방법, 장치, 프로그램 및 저장매체에 관한 것이다.

직선과 기하형상의 검출은 화상처리분야의 하나의 중요한 과제이다. 실제 응용에 있어서, 대량의 직선과 기하형상이 존재하므로, 빠르고 정확한 직선과 기하형상의 검출방법은 화상처리에서 매우 중요한 의의를 갖고 있다.

기하형상의 검출방법은 일반적으로 직선검출방법에 기초한 것이다. 관련 기술에서, 직선검출은 일반적으로 허프변환 방법을 사용한다. 허프변환에서는 화상과 듀얼(dual)관계를 가지는 파라미터공간을 정의하였으며, 화상 중의 하나의 직선은 파라미터공간 중의 하나의 점에 대응되고, 화상 중의 하나의 점은 파라미터공간 중의 하나의 정현곡선에 대응된다. 상기 대응관계로부터 알 수 있는 바, 화상 중의 하나의 직선상의 몇개 공선점은 파라미터공간 중 동일한 점을 지나는 몇개 정현곡선에 대응된다. 따라서, 화상 중 공선점이 제일 많은 직선의 검출은 파라미터공간에서 하나의 점을 지나는 정현곡선의 수량이 제일 많은 피크점을 검출하는 문제로 변환하고, 당해 피크점에 대응되는 직선이 바로 검출하려는 화상 중의 직선이다.

발명자는 본 발명을 실현하는 과정에서, 상기 방식에 적어도 하기와 같은 결함이 존재함을 발견하였다. 상기 허프변환에 의한 직선검출방법에서는, 화상 중에서 몇개 공선점을 샘플링해야 하므로, 우선 화상에 대해 2치화를 진행해야 한다. 즉 흑, 백 픽셀로 조성된 2치 화상을 얻어야 하며, 그 후 2치화 화상 중에서 몇개 공선점을 샘플링한다. 하지만, 화상의 2치화 처리는 파라미터에 대해 비교적 예민하게 반응하며, 이는 변두리의 강도가 비교적 강한 직선, 즉 직선과 화상 중의 기타 영역 사이의 계조값이 선명한 차이가 위치하는 직선의 검출에만 적용되며 변두리의 강도가 비교적 약하거나 또는 노이즈로 인한 간섭이 존재할 시, 직선이 끊어지고 또한 검출결과의 정확도에 심각한 영향을 준다.

관련기술 중의 직선검출방법에서 변두리의 강도가 비교적 약하거나 노이즈로 인한 간섭이 존재할 시, 직선이 끊어지고 또한 검출결과가 불정확한 문제를 해결하기 위하여, 본 발명의 실시예에서는 직선검출방법, 장치, 프로그램 및 저장매체를 제공한다.

상기 기술방안은 하기와 같다.

본 발명의 실시예의 제1 양상에 의하면 직선검출방법을 제공한다. 당해 방법은

픽셀이 위치하는 국부영역의 직선특성을 반영하는 화상 중의 각 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합을 획득하는 단계;

각 상기 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합에 기초하여 검출하려는 직선의 적어도 하나의 후보방향을 확정하는 단계;

상기 후보방향에 기초하여 상기 검출하려는 직선의 정확한 방향과 위치를 확정하는 단계를 포함한다.

화상 중의 각 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합을 획득하는 단계는

각 상기 픽셀（i,j）에 대하여, 상기 픽셀의 K(K≥2) 개 방향에서의 방향구배값을 포함하는 방향구배집합g（i,j）을 계산하는 단계;

상기 픽셀의 방향구배집합g（i,j）에 기초하여 상기 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합h（i,j）을 계산하는 단계를 포함하며;

상기 픽셀의 어느 하나의 방향에서의 방향구배값은 상기 픽셀과 당해 방향에서 그와 인접한 픽셀 사이의 계조값의 차이의 절대값이여도 된다.

상기 픽셀의 방향구배집합g（i,j）에 기초하여 상기 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합h（i,j）을 계산하는 단계는

상기 픽셀의 상기 K 개 방향에서의 국부영역구배값

을 각각 계산하는 단계;

상기 픽셀의 평균 구배값h_norm（i,j）를 계산하는 단계;

상기 국부영역구배값

을 상기 평균 구배값h_norm（i,j）로 나누어 상기 픽셀의 상기 k방향에서의 구배 히스토그램 특징h_k（i,j）를 얻는 단계;

상기 K 개 방향에서의 구배 히스토그램 특징의 집합을 상기 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합h（i,j）으로 확정하는 단계를 포함하며;

상기 픽셀의 k방향에서의 국부영역구배값

은 상기 픽셀이 위치하는 국부영역 내의 모든 픽셀의 상기 k방향에서의 방향구배값의 합이고, 여기서 k는 방향을 표시하며;

상기 평균 구배값h_norm（i,j）은 상기 픽셀의 각 상기 국부영역구배값

의 제곱합의 루트여도 된다.

상기 방법은

각 상기 픽셀（i,j）에 대하여 상기 평균 구배값h_norm（i,j）이 소정의 평균값T_norm보다 작은지 여부를 검출하는 단계;

검출 결과, 상기 평균 구배값h_norm（i,j）이 상기 소정의 평균값T_norm보다 작을 경우, 상기 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합h（i,j） 중의 각 구배 히스토그램 특징을 0으로 리셋하는 단계를 더 포함해도 된다.

각 상기 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합에 기초하여 검출하려는 직선의 적어도 하나의 후보방향을 확정하는 단계는

각 상기 픽셀에 대하여, 상기 구배 히스토그램 특징집합 중 값이 최대인 구배 히스토그램 특징에 대응하는 방향을 상기 픽셀이 위치하는 국부영역의 메인방향으로 선택하는 단계;

각 상기 픽셀이 위치하는 국부영역의 메인방향의 상기 K 개 방향에서의 투표수를 통계하는 단계;

상기 투표수가 투표역치를 초과하는 방향에 수직되는 방향을 상기 검출하려는 직선의 후보방향으로 선택하는 단계를 포함해도 된다.

상기 후보방향에 기초하여 상기 검출하려는 직선의 정확한 방향과 위치를 확정하는 단계는

각 상기 후보방향에 대하여, 상기 후보방향에 평행인 적어도 하나의 스캔선을 생성하는 단계;

각 스캔선에 대하여, 당해 스캔선과 상기 검출하려는 직선 사이의 유사도를 반영하는 매칭거리를 각각 계산하는 단계;

매칭거리가 최소인 상기 스캔선을 후보직선으로 선택하는 단계;

상기 후보직선에 기초하여 상기 검출하려는 직선의 정확한 방향과 위치를 확정하는 단계를 포함해도 된다.

각 스캔선에 대하여 매칭거리를 각각 계산하는 단계는

각 상기 스캔선에 대하여, 상기 스캔선 상에서 n(n≥1) 개 샘플링점을 샘플링하여 획득하는 단계;

각 상기 샘플링점의 구배 히스토그램 특징집합과 상기 후보방향에 수직되는 방향에서의 템플레이트 구배 히스토그램 특징집합 사이의 매칭거리를 계산하는 단계;

상기 n 개 샘플링점의 매칭거리를 가산하여 상기 스캔선의 매칭거리를 얻는 단계를 포함해도 된다.

상기 후보직선에 기초하여 상기 검출하려는 직선의 정확한 방향과 위치를 확정하는 단계는

상기 후보직선을 중심축선으로 하여, 소정의 크기의 직사각형영역을 생성하는 단계;

상기 직사각형영역내의 상기 후보직선에 수직되는 직선의 양쪽에서, 각각 u(u≥1) 개 점과 v(v≥1) 개 점을 선택하고, 양쪽의 점을 2개씩 각각 연결하여 u*v 개 선분을 얻는 단계;

상기 u*v 개 선분 중의 각 선분에 대하여, 당해 선분과 상기 검출하려는 직선 사이의 유사도를 반영하는 매칭거리를 각각 계산하는 단계;

매칭거리가 최소인 선분이 속하는 직선을 상기 검출하려는 직선으로 선택하는 단계를 포함해도 된다.

상기 방법은

임의의 상기 검출하려는 직선에 대하여, 상기 화상 중에 제1 소정의 조건을 만족하는 검출하려는 제2 직선이 존재하는지 여부를 검출하는 단계;

검출 결과, 상기 제1 소정의 조건을 만족하는 검출하려는 제2 직선이 존재할 경우, 상기 검출하려는 제2 직선을 후보직선집합에 추가하는 단계;

상기 후보직선집합 중의 임의의 2 개 상기 검출하려는 제2 직선에 대하여, 제2 소정의 조건을 만족하는 검출하려는 제3 직선이 존재하는지 여부를 검출하는 단계;

검출 결과, 상기 제2 소정의 조건을 만족하는 검출하려는 제3 직선이 존재할 경우, 상기 검출하려는 직선, 2 개 상기 검출하려는 제2 직선 및 상기 검출하려는 제3 직선으로 구성된 사변형을 후보직사각형집합에 추가하는 단계;

상기 후보직사각형집합 중의 각 사변형에 대하여, 당해 사변형과 검출하려는 직사각형 사이의 유사도를 반영하는 매칭거리를 계산하는 단계;

매칭거리가 최소이거나 또는 매칭거리가 매칭역치보다 작은 사변형을 상기 검출하려는 직사각형으로 확정하는 단계를 더 포함하며;

상기 제1 소정의 조건은 상기 검출하려는 제2 직선과 상기 검출하려는 직선의 교점이 상기 화상 내에 있고, 또한 양자가 이루는 각도가 각도역치보다 작은 조건을 포함하고;

상기 제2 소정의 조건은 상기 검출하려는 제3 직선이 상기 검출하려는 직선과 상이하고, 상기 검출하려는 제3 직선과 2 개 상기 검출하려는 제2 직선이 모두 교차하고 또한 2 개 교점이 모두 상기 화상 내에 있는 조건을 포함하며;

상기 사변형의 매칭거리는 상기 사변형의 4 개 변에 대응하는 선분의 매칭거리의 합이여도 된다.

본 발명의 실시예의 제2 양상에 의하면 직선검출장치를 제공하며, 당해 장치는

픽셀이 위치하는 국부영역의 직선특성을 반영하는 화상 중의 각 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합을 획득하기 위한 특징획득모듈;

각 상기 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합에 기초하여 검출하려는 직선의 적어도 하나의 후보방향을 확정하기 위한 후보확정모듈;

상기 후보방향에 기초하여 상기 검출하려는 직선의 정확한 방향과 위치를 확정하기 위한 정확확정모듈을 포함한다.

상기 특징획득모듈은

각 상기 픽셀（i,j）에 대하여, 상기 픽셀의 K(K≥2) 개 방향에서의 방향구배값을 포함하는 방향구배집합g（i,j）을 계산하기 위한 구배계산유닛;

상기 픽셀의 방향구배집합g（i,j）에 기초하여 상기 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합h（i,j）을 계산하기 위한 특징계산유닛을 포함하고;

상기 픽셀의 어느 하나의 방향에서의 방향구배값은 상기 픽셀과 당해 방향에서 그와 인접한 픽셀 사이의 계조값의 차이의 절대값이여도 된다.

상기 특징계산유닛은

상기 픽셀의 상기 K 개 방향에서의 국부영역구배값

을 각각 계산하기 위한 국부영역구배서브유닛;

상기 픽셀의 평균 구배값h_norm（i,j）를 계산하기 위한 평균구배서브유닛;

상기 국부영역구배값

을 상기 평균 구배값h_norm（i,j）으로 나누어 상기 픽셀의 상기 k방향에서의 구배 히스토그램 특징h_k（i,j）를 얻기 위한 특징계산서브유닛;

상기 K 개 방향에서의 구배 히스토그램 특징의 집합을 상기 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합h（i,j）으로 확정하기 위한 특징확정서브유닛을 포함하며;

상기 픽셀의 k방향에서의 국부영역구배값

은 상기 픽셀이 위치하는 국부영역 내의 모든 픽셀의 상기 k방향에서의 방향구배값의 합이고, 여기서 k는 방향을 표시하며;

상기 평균 구배값h_norm（i,j）은 상기 픽셀의 각 상기 국부영역구배값

의 제곱합의 루트여도 된다.

상기 장치는

각 상기 픽셀（i,j）에 대하여, 상기 평균 구배값h_norm（i,j）이 소정의 평균값T_norm보다 작은지 여부를 검출하기 위한 평균검출서브유닛;

검출 결과, 상기 평균 구배값h_norm（i,j）이 상기 소정의 평균값T_norm보다 작을 경우, 상기 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합h（i,j） 중의 각 구배 히스토그램 특징을 0으로 리셋하기 위한 특징리셋서브유닛을 더 포함해도 된다.

상기 후보확정모듈은

각 상기 픽셀에 대하여, 상기 구배 히스토그램 특징집합 중 값이 최대인 구배 히스토그램 특징에 대응하는 방향을 상기 픽셀이 위치하는 국부영역의 메인방향으로 선택하기 위한 방향선택유닛;

각 상기 픽셀이 위치하는 국부영역의 메인방향의 상기 K 개 방향에서의 투표수를 통계하기 위한 투표통계유닛;

상기 투표수가 투표역치를 초과하는 방향에 수직되는 방향을 상기 검출하려는 직선의 후보방향으로 선택하기 위한 후보선택유닛을 포함해도 된다.

상기 정확확정모듈은

각 상기 후보방향에 대하여, 상기 후보방향에 평행인 적어도 하나의 스캔선을 생성하기 위한 스캔생성유닛;

각 스캔선에 대하여, 당해 스캔선과 상기 검출하려는 직선 사이의 유사도를 반영하는 매칭거리를 각각 계산하기 위한 스캔매칭유닛;

매칭거리가 최소인 상기 스캔선을 후보직선으로 선택하기 위한 스캔선택유닛;

상기 후보직선에 기초하여 상기 검출하려는 직선의 정확한 방향과 위치를 확정하기 위한 정확확정유닛을 포함해도 된다.

상기 스캔매칭유닛은

각 상기 스캔선에 대하여, 상기 스캔선 상에서 n(n≥1) 개 샘플링점을 샘플링하여 획득하기 위한 샘플링획득서브유닛;

각 상기 샘플링점의 구배 히스토그램 특징집합과 상기 후보방향에 수직되는 방향에서의 템플레이트 구배 히스토그램 특징집합 사이의 매칭거리를 계산하기 위한 샘플링매칭서브유닛;

상기 n 개 샘플링점의 매칭거리를 가산하여 상기 스캔선의 매칭거리를 얻기 위한 샘플링가산서브유닛을 포함해도 된다.

상기 정확확정유닛은

상기 후보직선을 중심축선으로 하여, 소정의 크기의 직사각형영역을 생성하기 위한 직사각형생성서브유닛;

상기 직사각형영역내의 상기 후보직선에 수직되는 직선의 양쪽에서, 각각 u(u≥1) 개 점과 v(v≥1) 개 점을 선택하고, 양쪽의 점을 2개씩 각각 연결하여 u*v 개 선분을 얻기 위한 선분생성서브유닛;

상기 u*v 개 선분 중의 각 선분에 대하여, 당해 선분과 상기 검출하려는 직선 사이의 유사도를 반영하는 매칭거리를 각각 계산하기 위한 선분매칭서브유닛;

매칭거리가 최소인 선분이 속하는 직선을 상기 검출하려는 직선으로 선택하기 위한 선분선택서브유닛을 포함해도 된다.

임의의 상기 검출하려는 직선에 대하여, 상기 화상 중에 제1 소정의 조건을 만족하는 검출하려는 제2 직선이 존재하는지 여부를 검출하기 위한 제1 검출모듈;

검출 결과, 상기 제1 소정의 조건을 만족하는 검출하려는 제2 직선이 존재할 경우, 상기 검출하려는 제2 직선을 후보직선집합에 추가하기 위한 직선후보모듈;

상기 후보직선집합 중의 임의의 2 개 상기 검출하려는 제2 직선에 대하여, 제2 소정의 조건을 만족하는 검출하려는 제3 직선이 존재하는지 여부를 검출하기 위한 제2 검출모듈;

검출 결과, 상기 제2 소정의 조건을 만족하는 검출하려는 제3 직선이 존재할 경우, 상기 검출하려는 직선, 2 개 상기 검출하려는 제2 직선 및 상기 검출하려는 제3 직선으로 구성된 사변형을 후보직사각형집합에 추가하기 위한 직사각형후보모듈;

상기 후보직사각형집합 중의 각 사변형에 대하여, 당해 사변형과 검출하려는 직사각형 사이의 유사도를 반영하는 매칭거리를 계산하기 위한 매칭계산모듈;

매칭거리가 최소이거나 또는 매칭거리가 매칭역치보다 작은 사변형을 상기 검출하려는 직사각형으로 확정하기 위한 직사각형확정모듈을 더 포함하며;

상기 제1 소정의 조건은 상기 검출하려는 제2 직선과 상기 검출하려는 직선의 교점이 상기 화상 내에 있고, 또한 양자가 이루는 각도가 각도역치보다 작은 조건을 포함하고;

상기 제2 소정의 조건은 상기 검출하려는 제3 직선이 상기 검출하려는 직선과 상이하고, 상기 검출하려는 제3 직선과 2 개 상기 검출하려는 제2 직선이 모두 교차하고 또한 2 개 교점이 모두 상기 화상 내에 있는 조건을 포함하며;

상기 사변형의 매칭거리는 상기 사변형의 4 개 변에 대응하는 선분의 매칭거리의 합이여도 된다.
본 발명의 실시예의 제3 양상에 의하면 프로그램을 제공하며, 당해 프로그램은 프로세서에 의해 실행되는 것을 통하여 상기 직선검출방법을 실현한다.
본 발명의 실시예의 제4 양상에 의하면 컴퓨터 판독가능한 저장매체를 제공하며, 당해 저장매체에는 상기 프로그램이 기록되어 있다.

본 발명의 실시예에 따른 기술방안은 하기와 같은 유익한 효과가 있다.

픽셀이 위치하는 국부영역의 직선특성을 반영하는 화상 중의 각 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합을 획득하고, 각 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합에 기초하여 검출하려는 직선의 적어도 하나의 후보방향을 확정하며, 후보방향에 기초하여 검출하려는 직선의 정확한 방향과 위치를 확정함으로써, 관련기술 중의 직선검출방법에서 변두리의 강도가 비교적 약하거나 또는 노이즈로 인한 간섭이 존재할 시, 직선이 끊어지거나 검출결과가 불정확한 문제를 해결할 수 있고, 배결기술 중의 관련되는 직선검출방법에 비하여, 본 실시예에 따른 직선검출방법에서는 허프변환을 사용하지 않고, 화상을 2치화할 필요도 없으므로, 2치화로 인한 오차의 영향을 충분히 피면하고, 직선검출의 정확도를 향상시킬 수 있다.

상기의 일반서술과 하기의 세부서술은 예시적인 것이며, 본 발명을 한정하지 않는다.

아래의 도면은 명세서의 일부분을 구성하며 본 발명에 맞는 실시예를 예시하여 명세서와 함께 본 발명의 원리를 해석하기 위한 것이다.
본 발명의 실시예를 더욱 명확하게 설명하기 위하여, 아래에 실시예에 대해 설명할 시 필요한 첨부도면에 대해 간단히 소개하도록 한다. 아래의 첨부도면은 단지 본 발명의 부분적 실시예를 설명하기 위한 것일 뿐, 당업자에게 있어서, 상기 첨부도면으로부터 다른 도면을 얻는 것은 자명한 것이다.
도 1은 일 예시적 실시예에 따른 직선검출방법의 흐름도이다.
도 2a는 다른 예시적 실시예에 따른 직선검출방법의 흐름도이다.
도 2b는 다른 예시적 실시예에 따른 직선검출방법의 특징계산과정의 모식도이다.
도 2c는 다른 예시적 실시예에 따른 직선검출방법의 직선선택과정의 모식도이다.
도 3은 일 예시적 실시예에 따른 직선검출장치의 모식도이다.
도 4는 다른 예시적 실시예에 따른 직선검출장치의 모식도이다.
도 5는 일 예시적 실시예에 따른 직선검출장치의 블럭도이다.
상기 도면을 통하여 본 발명의 명확한 실시예를 예시하지만 그 구체적인 내용에 대해서는 후술하도록 한다. 이러한 도면과 문자 기재는 본 발명의 취지의 범위를 한정하려는 것이 아니라 특정된 실시예를 참고로 하여 본 기술 분야의 당업자로 하여금 본 발명의 컨셉을 이해하도록 하기 위한 것이다.

본 발명의 목적, 기술방안 및 이점을 더욱 명확하게 하기 위하여, 아래에 도면과 결부하여 본 발명에 대하여 진일보로 상세하게 서술하기로 한다. 아래에서 서술하는 실시예는 본 발명의 일부분 실시예로서, 전부의 실시예가 아니다. 당업자가 본 발명의 실시예에 기초하여 진보적 창출에 힘쓰지 않는 전제하에서 얻은 기타 모든 실시예는 모두 본 발명의 보호범위에 속한다.

우선, 설명해야 할것은, 본 발명의 전자설비는 휴대폰, 태블릿 컴퓨터, 전자도서 리더, MP3 플레이어（Moving Picture Experts Group Audio Layer III）, MP4（Moving Picture Experts Group Audio Layer IV）플레이어, 랩톱 컴퓨터 및 데스크톱 컴퓨터 등일 수 있다. 동시에, 전자설비는 예를 들면 카메라 등 화상채집어셈블리를 구비한다.

도 1은 일 예시적 실시예에 따른 직선검출방법의 흐름도이고, 본 실시예에서는 당해 직선검출방법을 전자설비에 응용하는 것을 예로 하여 설명한다. 당해 직선검출방법은 하기와 같은 단계를 포함할 수 있다.

단계 102에서, 화상 중의 각 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합을 획득한다. 당해 구배 히스토그램 특징집합은 픽셀이 위치하는 국부영역의 직선특성을 반영한다.

단계 104에서, 각 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합에 기초하여, 검출하려는 직선의 적어도 하나의 후보방향을 확정한다.

단계 106에서, 후보방향에 기초하여 검출하려는 직선의 정확한 방향과 위치를 확정한다.

상기에서 서술한 바와 같이, 본 실시예에 따른 직선검출방법은 픽셀이 위치하는 국부영역의 직선특성을 반영하는 화상 중의 각 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합을 획득하고, 각 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합에 기초하여 검출하려는 직선의 적어도 하나의 후보방향을 확정한 후, 후보방향에 기초하여 검출하려는 직선의 정확한 방향과 위치를 확정하는 것을 통하여 관련기술 중의 직선검출방법에서 변두리의 강도가 비교적 약하거나 또는 노이즈로 인한 간섭이 존재할 시, 직선이 끊어지거나 검출결과가 불정확한 문제를 해결할 수 있고, 배결기술에서 언급한 관련되는 직선검출방법에 비하여 본 실시예에 따른 직선검출방법에서는 허프변환을 사용하지 않고, 화상을 2치화할 필요도 없으므로, 2치화로 인한 오차의 영향을 충분히 피면하고 직선검출의 정확도를 제고할 수 있다.

도 2a는 다른 예시적 실시예에 따른 직선검출방법의 흐름도이고, 본 실시예에서는 당해 직선검출방법을 전자설비에 응용하는 것을 예로 하여 설명한다. 당해 직선검출방법은 하기와 같은 단계를 포함할 수 있다.

단계 201에서, 화상의 그레이스케일(grayscale)화상을 생성한다.

직선을 검출하기 전에, 전자설비는 우선 채집한 화상을 그레이스케일화하여 화상의 그레이스케일화상을 얻는다. 계조는 256계조로 나뉘고, 임의의 픽셀（i,j）의 계조값은 I（i,j）∈[0, 255]이다.

단계 202에서, 화상 중의 각 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합을 획득한다.

전자설비는 화상 중의 각 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합을 획득한다. 구배 히스토그램 특징집합은 픽셀이 위치하는 국부영역의 직선특성을 반영한다.

본 단계는 하기와 같은 2 개 서브 단계를 포함할 수 있다.

(1) 각 픽셀（i,j）에 대하여, 픽셀의 방향구배집합g（i,j）을 계산한다.

전자설비는 각 픽셀（i,j）에 대하여 픽셀의 방향구배집합g（i,j）을 계산한다. 하나의 픽셀의 방향구배집합은 당해 픽셀의 K(K≥2) 개 방향에서의 방향구배값을 포함하고, 픽셀의 어느 하나의 방향에서의 방향구배값은 당해 필셀과 당해 방향에서 그와 인접한 픽셀 사이의 계조값의 차이의 절대값을 가리킨다. K의 값은 실제수요에 따라 미리 설정되고, K의 값이 클수록, 직선검출의 결과가 더욱 정확하다. 계산량을 감소시키기 위하여, K는 일반적으로 4 또는 8을 취한다.

도 2b에 도시한 바와 같이, 크기가 M*N（M과 N은 각각 화상(I)의 수평방향 및 수직방향에서의 픽셀수량을 나타내며, M≥1, N≥1이다)인 화상(I)가 존재한다고 가정한다. 화상 중의 임의의 픽셀（i,j）에 있어서, i∈[0, M], j∈[0, N]이고, 그에 대응되는 방향구배집합은 g（i,j）로 표기한다.

만약 K=4라고 가정하면, 당해 4 개 방향은 각각 수평방향과 0°, 45°, 90° 및 135°각을 이루는 방향이고, 또한 픽셀（i,j）의 상기 4 개 방향에서의 방향구배값을 각각 g₀（i,j）, g₄₅（i,j）, g₉₀（i,j） 및 g₁₃₅（i,j）라고 표기한다. 따라서,

g（i,j）={g₀（i,j）, g₄₅（i,j）, g₉₀（i,j）, g₁₃₅（i,j）}이고, 여기서,

g₀（i,j）=|I（i+1, j）-I（i,j）|；

g₄₅（i,j）=|I（i-1, j-1）-I（i,j）|；

g₉₀（i,j）=|I（i, j-1）-I（i,j）|；

g₁₃₅（i,j）=|I（i+1, j-1）-I（i,j）|이며；

I（i,j）는 픽셀（i,j）의 계조값을 나타내고, I（i,j）∈[0, 255]이다.

실제 응용시, 화상 중의 경계 픽셀은 고려하지 않아도 된다. 여기서, 경계 픽셀이란 예를 들면 도 2b 중의 흑색틀(21) 밖의 영역에 포함되는 픽셀 등 화상의 4 개 변두리의 픽셀을 가리킨다.

(2) 픽셀의 방향구배집합g（i,j）에 기초하여, 당해 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합h（i,j）을 계산한다.

전자설비는 픽셀의 방향구배집합g（i,j）에 기초하여, 당해 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합h（i,j）을 계산한다.

우선 알아둬야 할 것은, 만약 화상 중에 하나의 직선이 존재한다면, 직선방향에서 각 픽셀의 계조값의 변화는 느리거나 또는 변하지 않는다. 하지만, 직선방향에 수직되는 방향에서, 각 픽셀의 계조값은 돌변하게 된다. 이러한 특성을 이용하여, 픽셀의 방향구배집합g（i,j）을 구한 후, 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합h（i,j）을 도입한다.

픽셀의 구배 히스토그램 특징집합h（i,j）은 픽셀이 위치하는 국부영역의 직선특성을 반영하고, 당해 직선특성은 픽셀이 위치하는 국부영역 내에 검출하려는 직선이 위치하는지 그 여부 및 검출하려는 직선의 대체적인 방향 중의 전자 또는 양자를 포함한다. 여기서, 검출하려는 직선의 대체적인 방향은 검출하려는 직선과 근접한 방향으로서, 예를 들면, 검출하려는 직선과 근접한 방향이 45°의 근린 범위에 속할 경우, 검출하려는 직선의 대체적인 방향은 45°이다.

상기 서브 단계(2)는 하기의 복수의 서브 단계를 더 포함한다.

（1）픽셀의 K 개 방향에서의 국부영역구배값

을 각각 계산한다.

전자설비는 픽셀의 K 개 방향에서의 국부영역구배값

(k는 방향을 가리킴)을 각각 계산한다. 픽셀（i,j）의 k방향에서의 국부영역구배값

은 픽셀이 위치하는 국부영역 내의 모든 픽셀의 k방향에서의 방향구배값의 합에 해당한다. 본 실시예에서,

, k∈{0, 45, 90, 135}이다.

여기서, R는 평균 반경이고, 그 값은 예를 들면 4 등 실제수요에 따라 미리 설정된다. 도 2b를 참조하면, R의 값은 픽셀（i,j）이 위치하는 국부영역(22)의 범위를 결정하며, 픽셀（i,j）이 위치하는 국부영역(22)에 포함되는 픽셀 수량은 （2R+1）*（2R+1）이다. 예를 들면, R=4일 시, 픽셀（i,j）이 위치하는 국부영역(22)의 범위는 픽셀（i,j）을 중심으로 하는 9*9=81개 픽셀로 구성된 영역이다.

（2）픽셀의 평균 구배값h_norm（i,j）을 계산한다.

전자설비는 픽셀의 평균 구배값h_norm（i,j）를 계산한다. 평균 구배값h_norm（i,j）은 픽셀의 각 국부영역구배값

의 제곱합의 루트에 해당한다. 본 실시예에서 하기의 식이 성립된다.

（3）국부영역구배값

을 평균 구배값h_norm（i,j）으로 나누어 픽셀의 k방향에서의 구배 히스토그램 특징h_k（i,j）를 얻는다.

전자설비는 국부영역구배값

을 평균 구배값h_norm（i,j）으로 나누어 픽셀의 k방향에서의 구배 히스토그램 특징h_k（i,j）을 얻는다. 본 실시예에서 하기의 식이 성립된다.

, k∈{0, 45, 90, 135}；

（4）K 개 방향에서의 구배 히스토그램 특징의 집합을 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합h（i,j）으로 확정한다.

전자설비는 K 개 방향에서의 구배 히스토그램 특징의 집합을 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합h（i,j）으로 확정한다. 픽셀（i,j）의 구배 히스토그램 특징집합을 h（i,j）라고 표기하고, 구배 히스토그램 특징집합h（i,j）은 픽셀（i,j）의 K 개 방향에서의 구배 히스토그램 특징을 포함한다. 본 실시예에서 하기의 식이 성립된다.

h（i,j）={h₀（i,j）, h₄₅（i,j）, h₉₀（i,j）, h₁₃₅（i,j）}

이로부터 알 수 있는 바와 같이, h_k（i,j）의 값이 클수록, k 방향에서 각 픽셀의 계조값의 변화가 더욱 선명함을 나타내고, 돌변의 가능성이 크다. 이로부터 k 방향에 수직되는 방향을 검출하려는 직선의 대체적인 방향으로 추측할 수 있다.

설명해야 할 것은, 노이즈 또는 광조사 등 요소로 인한 간섭을 감소시킴과 동시에 계산량을 줄이기 위하여 픽셀의 평균 구배값h_norm（i,j）을 계산한 후, 평균 구배값h_norm（i,j）이 소정의 평균값T_norm보다 작은지 그 여부 검출해도 된다. 검출 결과, 평균 구배값h_norm（i,j）이 소정의 평균값T_norm보다 작을 경우, 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합h（i,j） 중의 각 구배 히스토그램 특징을 0으로 리셋한다. 소정의 평균값T_norm은 픽셀이 위치하는 국부영역의 각 방향에서의 전체적인 구배정황을 반영하는 것으로서, h_norm（i,j）가 비교적 작을 경우, 당해 국부영역의 변두리의 강도가 매우 약함을 나타내는데, 이는 당해 국부영역내의 검출하려는 직선의 존재로 인한 인접한 픽셀 사이의 계조의 변화에 의해 일어나는 현상이 아니라 노이즈 또는 광조사 등 요소로 인한 인접한 픽셀 사이의 계조의 변화에 의해 일어나는 현상일 가능성이 존재하기 때문이다. 따라서, h_norm（i,j）이 소정의 평균값T_norm보다 작을 경우, 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합h（i,j） 중의 각 구배 히스토그램 특징을 모두 0으로 리셋한다.

단계 203에서, 각 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합에 기초하여 검출하려는 직선의 적어도 하나의 후보방향을 확정한다.

전자설비는 각 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합에 기초하여 검출하려는 직선의 적어도 하나의 후보방향을 확정한다.

본 단계는 하기의 복수의 서브 단계를 포함할 수 있다.

(1) 각 픽셀에 대하여, 구배 히스토그램 특징집합 중 값이 최대인 구배 히스토그램 특징이 대응하는 방향을 픽셀이 위치하는 국부영역의 메인방향으로 선택한다.

단계 202에서 소개했다 싶이, h_k（i,j）의 값이 클수록, k방향에서 각 픽셀의 계조값의 변화가 더욱 선명하고, 돌변할 가능성이 크다. 이로부터 k방향에 수직되는 방향을 검출하려는 직선의 대체적인 방향으로 추측할 수 있다.

따라서, 전자설비는 구배 히스토그램 특징집합h（i,j） 중 값이 최대인 구배 히스토그램 특징에 대응하는 방향을 픽셀이 위치하는 국부영역의 메인방향으로 선택하고, 당해 메인방향은 국부영역 중의 직선의 방향에 대략 수직한다.

(2) 각 픽셀이 위치하는 국부영역의 메인방향의 K 개 방향에서의 투표수를 통계한다.

전자설비는 화상 중의 각 픽셀이 위치하는 국부영역의 메인방향을 확정한 후, 화상 전체에 대하여 각 픽셀이 위치하는 국부영역의 메인방향의 K개 방향에서의 투표수를 통계한다.

예를 들면, 당해 통계결과는 a 개 픽셀이 위치하는 국부영역의 메인방향은 0°이고, b 개 픽셀이 위치하는 국부영역의 메인방향은 45°이며, c 개 픽셀이 위치하는 국부영역의 메인방향은 90°이고, d 개 픽셀이 위치하는 국부영역의 메인방향은 135°일 수 있다. 여기서, a, b, c, d는 각각 화상 전체에 대해 통계한 4 개 방향에서의 투표수이고, b＞a＞c＞d라고 가정한다.

(3) 투표수가 투표역치를 초과하는 방향에 수직되는 방향을 검출하려는 직선의 후보방향으로 선택한다.

전자설비는 각 픽셀이 위치하는 국부영역의 메인방향의 K 개 방향에서의 투표수를 통계한 후, 각 방향에서의 투표수가 투표역치보다 큰지 여부를 검출한다. 실제 응용시, 투표역치의 크기는 화상의 크기, 전자설비의 데어터처리능력 및 직선검출 정확도에 대한 요구 등 요소를 종합적으로 고려하여 설정할 수 있다.

그리고, 전자설비는 투표수가 투표역치를 초과하는 적어도 하나의 방향을 선별하고, 선별된 방향에 수직되는 방향을 검출하려는 직선의 후보방향으로 한다. 투표수가 투표역치를 초과하는 방향이 화상 중의 각 국부영역의 메인방향을 반영하고, 각 국부영역의 메인방향은 화상 중의 직선과 대략 수직되므로, 투표수가 투표역치를 초과하는 방향에 수직되는 방향을 검출하려는 직선의 후보방향으로 선택할 필요가 있다.

본 단계를 통하여 일반적인 상황하에서 K 개 방향에서 1 개 내지 2 개 방향을 선별하여 검출하려는 직선의 후보방향으로 할 수 있다. 뒤의 단계에서, 전자설비는 코스 스케일(coarse scale)과 화인 스케일(fine scale) 계산 및 분석을 통하여 최종적으로 검출하려는 직선의 정확한 방향과 위치를 확정한다.

본 실시예에서, b＞투표역치＞a＞c＞d이고, 투표수b에 대응하는 메인방향이 45°라고 가정하면, 135°의 방향을 검출하려는 직선의 후보방향으로 선택한다.

단계 204에서, 각 후보방향에 대하여, 당해 후보방향에 평행인 적어도 하나의 스캔선을 생성한다.

전자설비는 각 후보방향에 대하여, 당해 후보방향에 평행인 적어도 하나의스캔선을 생성한다. 도 2c를 참조하면, 크기가 M*N인 화상 중의 직선(L)이 도시되어 있다. 상기 단계 201 내지 단계 203를 통하여 검출하려는 직선의 후보방향이 135°임을 확정할 수 있다. 방향이 135°인 스캔선(26)이 전체 화상에 그려져 있고, 서로 인접하는 스캔선(26) 사이의 거리는 화상의 크기, 전자설비의 데어터처리능력 및 직선검출 정확도에 대한 요구 등 요소를 종합적으로 고려하여 설정할 수 있다.

단계 205에서, 각 스캔선의 매칭(matching)거리를 각각 계산한다.

전자설비는 각 스캔선의 매칭거리를 각각 계산한다. 스캔선의 매칭거리는 스캔선과 검출하려는 직선의 유사도를 반영한다. 예를 들면, 본 단계는 하기의 복수의 서브 단계를 포함한다.

(1) 각 스캔선에 대하여, 스캔선상에서n(n≥1) 개 샘플링점을 샘플링하여 획득한다.

전자설비는 각 스캔선에 대하여, 스캔선상에서 n(n≥1) 개 샘플링점을 샘플링하여 획득한다. 전자설비는 스캔선상에서 동일한 간격으로 n 개 샘플링점을 샘플링하여 획득할 수 있다. 도 2c를 참조하면, 본 실시예에서, 전자설비가 각 스캔선상에서 동일한 간격으로 10 개 샘플링점(27)을 샘플링하여 획득한다고 가정한다.

(2) 각 샘플링점의 구배 히스토그램 특징집합과 후보방향에 수직되는 방향의 템플레이트 구배 히스토그램 특징집합 사이의 매칭거리를 계산한다.

전자설비는 각 샘플링점의 구배 히스토그램 특징집합과 후보방향에 수직되는 방향의 템플레이트 구배 히스토그램 특징집합 사이의 매칭거리를 계산한다. 상기 단계 202에서, 전자설비는 이미 화상 중의 각 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합을 획득하였다. 전자설비는 각 샘플링점의 좌표에 기초하여, 각 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합 중에서 각 샘플링점의 구배 히스토그램 특징집합을 검색하여 획득한다.

템플레이트 구배 히스토그램 특징집합은 Template_s, s∈{0, 45, 90, 135}라고 표기한다. 하나의 가능한 실시형태에서,

Template₀={1, 0, 0, 0}；

Template₄₅={0, 1, 0, 0}；

Template₉₀={0, 0, 1, 0}；

Template₁₃₅={0, 0, 0, 1}이다.

또한, 본 실시예에서 획득한 n 개 샘플링점을 각각 （x₀, y₀）, （x₁, y₁）, …, （x_i, y_i）, …, （x_n-1, y_n-1）라고 가정하면 샘플링점（x_i, y_i）의 구배 히스토그램 특징집합과 후보방향에 수직되는 방향의 템플레이트 구배 히스토그램 특징집합 사이의 매칭거리는 dist[h（x_i, y_i）, Template_s]= dist[h（x_i, y_i）, Template₄₅]= |h₀（x_i, y_i）-0|+|h₄₅（x_i, y_i）-1|+|h₉₀（x_i, y_i）-0|+|h₁₃₅（x_i, y_i）-0|이다.

(3) n 개 샘플링점의 매칭거리를 가산하여 스캔선의 매칭거리를 얻는다.

전자설비는 n 개 샘플링점의 매칭거리를 가산하여 스캔선의 매칭거리를 얻는다. 스캔선의 매칭거리는 dist（스캔선）=

이다.

단계 206에서, 매칭거리가 최소인 스캔선을 후보직선으로 선택한다.

전자설비는 각 스캔선의 매칭거리를 계산한 후, 매칭거리가 최소인 스캔선을 후보직선으로 선택한다. 도 2C를 참조하면, 본 실시예에서 O와 P 두 점을 지나는 스캔선이 매칭거리가 최소인 스캔선이다. 즉 O와 P 두 점을 지나는 스캔선을 후보직선으로 선택한다.

도면에 결부하여 알 수 있다 싶이, 후보직선을 확정하면 검출하려는 직선(L)의 화상 중에서의 대체적인 위치를 대략적으로 확정할 수 있다. 그리고, 뒤의 단계 207의 화인 스케일 계산 및 분석을 통하여 검출하려는 직선(L)의 화상 중에서의 정확한 방향과 위치를 최종적으로 확정할 수 있다.

단계 207에서, 후보직선에 기초하여 검출하려는 직선의 구체적인 방향과 위치를 확정한다.

전자설비는 후보직선에 기초하여 검출하려는 직선의 구체적인 방향과 위치를 확정한다.

본 단계는 하기의 복수의 서브 단계를 포함할 수 있다.

(1) 후보직선을 중심축선으로 하여 소정의 크기의 직사각형 영역을 형성한다.

전자설비는 후보직선을 중심축선으로 하여 소정의 크기의 직사각형 영역을 형성한다. 도 2C에 도시한 바와 같이, 후보직선상에서 O, P 두 점을 선택하고, 선분OP의 길이를 직사각형 영역의 길이로 한다. 실제 응용시, 선분OP의 길이는 될수록 크게 선택하는 것이 바람직하다. 그리고, 각각 O, P 두 점을 지나며 후보직선에 수직되는 선분AB와 CD를 그린다. 여기서, O는 AB의 중점이고 P는 CD의 중점이다. 선분AB, CD의 길이는 직사각형 영역의 너비에 해당한다. 실제 응용시, 선분AB, CD의 길이는 서로 인접한 스캔선 사이의 거리의 2배로 할 수 있다.

(2) 직사각형 영역에서, 후보직선에 수직되는 양쪽에서 각각 u 개 점과 v 개 점을 선택하고, 양쪽의 점을 각각 연결하여 u*v(u≥1, v≥1) 개 선분을 얻는다(즉 한쪽의 각 점은 다른 한쪽의 모든 점과 서로 연결된다).

일반적인 상황하에서, u와 v는 동일한 값을 가질 수 있다. 예를 들면, u=v=8이다. 따라서 양쪽의 점을 서로 연결하여 8*8=64 개 선분을 얻을 수 있다.

(3) u*v 개 선분 중의 각 선분의 매칭거리를 각각 계산한다.

전자설비는 u*v 개 선분 중의 각 선분의 매칭거리를 각각 계산한다. 선분의 매칭거리는 선분과 검출하려는 직선의 유사도를 반영한다. 선분의 매칭거리가 작을수록 선분과 검출하려는 직선이 더욱 유사하고, 반대로, 선분의 매칭거리가 클수록 선분과 검출하려는 직선이 더 어긋나게 된다.

스캔선의 매칭거리의 계산방법과 유사하게, u*v 개 선분 중의 각 선분에 대하여, 선분상에서 복수 개 샘플링점을 샘플링하여 획득하고, 각 샘플링점의 구배 히스토그램 특징집합과 선분의 실제방향에서의 템플레이트 구배 히스토그램 특징집합 사이의 매칭거리를 계산하며, n 개 샘플링점의 매칭거리를 가산하여 선분의 매칭거리를 얻는다. 여기서, 선분의 실제방향에서의 템플레이트 구배 히스토그램 특징집합에 있어서, 선분의 K개 방향에서의 투영거리에 기초하여, 웨이트(weight)에 따라 템플레이트 구배 히스토그램 특징집합 중의 각 구배 히스토그램 특징의 크기를 할당한다.

(4) 매칭거리가 최소인 선분이 속하는 직선을 검출하려는 직선으로 선택한다.

전자설비는 각 선분의 매칭거리를 계산한 후, 매칭거리가 최소인 선분이 속하는 직선을 검출하려는 직선으로 선택한다.

물론 전자설비의 계산처리 능력이 허용되는 상황에서, u와 v의 값을 크게 선택하여 검출하려는 직선의 정확한 방향과 위치를 더욱 정확하게 확정할 수 있다.

상기 단계 201 내지 단계 207에서, 화상 중의 직선의 검출에 대하여 상세하게 소개하였다. 배경기술 중의 관련되는 직선검출방법에 비하여 본 실시예에 따른 직선검출방법에서는 허프변환을 사용하지 않고, 화상을 2치화할 필요도 없으므로 2치화로 인한 오차의 영향을 충분히 감소시키고, 직선검출의 정확도를 제고할 수 있다. 아래에 본 실시예에 따른 직선검출방법의 기초상에서, 화상 중의 직사각형의 검출방법을 상세하게 소개하기로 한다.

단계 208에서, 임의의 검출하려는 직선에 대하여, 화상 중에 제1 소정의 조건을 만족하는 검출하려는 제2 직선이 존재하는지 여부를 검출한다.

전자설비는 임의의 검출하려는 직선에 대하여, 화상 중에 제1 소정의 조건을 만족하는 검출하려는 제2 직선이 존재하는지 여부를 검출한다. 전자설비가 화상 중에서 검출하려는 제2 직선을 검출하여 획득하는 방법은 상기 단계 201 내지 단계 207의 직선검출방법을 참조할 수 있다, 검출하려는 제2 직선을 검출하여 획득한 후, 계속하여 각 검출하려는 제2 직선이 상기 제1 소정의 조건을 만족하는지 여부를 검출한다. 여기서, 제1 소정의 조건은 검출하려는 제2 직선과 검출하려는 직선의 교점이 화상 내에 있고 또한 양자가 이루는 각도가 각도역치보다 작은 조건을 포함한다.

2 개 직선이 이루는 각도는 하기의 공식를 통하여 구할 수 있다.

각도θ=|arctan（a_L1）-arctan（a_L2）|

여기서, a_L1과 a_L2는 각각 직선L1과 직선L2의 경사도이다. 각도역치는 대략적으로 설정할 수 있고, 예를 들면, 3라디안으로 설정할 수 있다.

단계 209에서, 검출 결과, 제1 소정의 조건을 만족하는 검출하려는 제2 직선이 존재할 경우, 검출하려는 제2 직선을 후보직선집합에 추가한다.

검출 결과, 제1 소정의 조건을 만족하는 검출하려는 제2 직선이 존재할 경우, 전자설비는 검출하려는 제2 직선을 검출하려는 직선의 후보직선집합에 추가한다. 검출하려는 직선의 후보직선집합에는 제1 소정의 조건을 만족하는 모든 검출하려는 제2 직선이 포함된다.

단계 210에서, 후보직선집합 중의 임의의 2 개 검출하려는 제2 직선에 대하여, 제2 소정의 조건을 만족하는 검출하려는 제3 직선이 존재하는지 여부를 검출한다.

전자설비는 후보직선집합 중의 임의의 2 개 검출하려는 제2 직선에 대하여, 제2 소정의 조건을 만족하는 검출하려는 제3 직선이 존재하는지 여부를 검출한다. 제2 소정의 조건은 검출하려는 제3 직선이 검출하려는 직선과 상이하고, 검출하려는 제3 직선과 2 개 검출하려는 제2 직선이 모두 교차하고 또한 2 개 교점이 모두 화상 내에 있는 조건을 포함한다.

단계 211에서, 검출 결과, 제2 소정의 조건을 만족하는 검출하려는 제3 직선이 존재할 경우, 검출하려는 직선, 2 개 검출하려는 제2 직선 및 검출하려는 제3 직선으로 구성된 사변형을 후보직사각형집합에 추가한다.

검출 결과, 제2 소정의 조건을 만족하는 검출하려는 제3 직선이 존재할 경우, 전자설비는 검출하려는 직선, 2 개 검출하려는 제2 직선 및 검출하려는 제3 직선으로 구성된 사변형을 후보직사각형집합에 추가한다. 후보직사각형집합에는 검출하려는 직사각형일 가능성이 있는 모든 사변형이 포함된다.

단계 212에서, 후보직사각형집합 중의 각 사변형에 대하여, 사변형의 매칭거리를 계산한다.

전자설비는 후보직사각형집합 중의 각 사변형에 대하여 사변형의 매칭거리를 계산한다. 사변형의 매칭거리는 사변형과 검출하려는 직사각형의 유사도를 반영하고, 사변형의 매칭거리가 작을수록 사변형과 검출하려는 직사각형이 더욱 유사하고, 반대로, 사변형의 매칭거리가 클수록 사변형과 검출하려는 직사각형의 형상이 더욱 어긋난다.

사변형의 매칭거리는 사변형의 4 개 변에 대응되는 선분의 매칭거리의 합과 같다. 여기서, 사변형의 각 변에 대응되는 선분의 매칭거리는 상기 단계 207의 제3 서브 단계의 방법을 참조할 수 있으며, 반복하여 서술하지 않는다.

단계 213에서, 매칭거리가 최소이거나 또는 매칭거리가 매칭역치보다 작은 사변형을 검출하려는 직사각형으로 확정한다.

전자설비는 매칭거리가 최소이거나 또는 매칭거리가 매칭역치보다 작은 사변형을 검출하려는 직사각형으로 확정한다.

상기에서 서술한 바와 같이, 본 실시예에 따른 직선검출방법에서는 픽셀이 위치하는 국부영역의 직선특성을 반영하는 화상 중의 각 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합을 획득하고, 각 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합에 기초하여 검출하려는 직선의 적어도 하나의 후보방향을 확정하며, 후보방향에 기초하여 검출하려는 직선의 정확한 방향과 위치를 확정하는 것을 통하여, 관련기술 중의 직선검출방법에서 변두리의 강도가 비교적 약하거나 또는 노이즈로 인한 간섭이 존재할 시, 직선이 끊어지거나 검출결과가 부정확한 문제를 해결할 수 있고, 배결기술 중의 관련되는 직선검출방법에 비하여, 본 실시예에 따른 직선검출방법에서는 허프변환을 사용하지 않고, 화상을 2치화할 필요도 없으므로, 2치화로 인한 오차의 영향을 충분히 피면하고, 직선검출의 정확도를 제고할 수 있따.

또한, 본 실시예에서는 직선검출의 기초상에 직사각형검출방법을 제공하였는 바, 검출하려는 직사각형일 가능성이 있는 모든 사변형을 구성한 후, 각 사변형의 매칭거리를 각각 계산하고, 매칭거리가 최소이거나 또는 매칭거리가 매칭역치보다 작은 사변형을 검출하려는 직사각형으로 확정함으로써, 화상 중의 예를 들면 카드, 수표, 책 등 직사각형 형상의 검출을 실현하고, 본 발명에 따른 직선검출방법과 직사각형검출방법의 실제응용범위를 넓힐 수 있다.

아래는 본 발명의 장치의 실시예로서, 본 발명의 방법 실시예를 실행할 수 있다. 본 발명의 장치의 실시예에서 서술하지 않은 세부사항은 본 발명의 방법 실시예를 참조할 수 있다.

도 3은 일 예시적 실시예에 따른 직선검출장치의 모식도이다. 당해 직선검출장치는 소프트웨어, 하드웨어 또는 양자의 결합을 통하여 전자설비의 일부 또는 전부를 실현할 수 있다. 당해 직선검출장치는 특징획득모듈(310), 후보확정모듈(320) 및 정확확정모듈(330)을 포함한다.

특징획득모듈(310)은 화상 중의 각 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합을 획득한다. 상기 구배 히스토그램 특징집합은 픽셀이 위치하는 국부영역의 직선특성을 반영한다.

후보확정모듈(320)은 각 상기 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합에 기초하여 검출하려는 직선의 적어도 하나의 후보방향을 확정한다.

정확확정모듈(330)은 상기 후보방향에 기초하여 상기 검출하려는 직선의 정확한 방향과 위치를 확정한다.

상기에서 서술한 바와 같이, 본 실시예에 따른 직선검출방법에서는, 픽셀이 위치하는 국부영역의 직선특성을 반영하는 화상 중의 각 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합을 획득하고, 각 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합에 기초하여 검출하려는 직선의 적어도 하나의 후보방향을 확정하며, 후보방향에 기초하여 검출하려는 직선의 정확한 방향과 위치를 확정함으로써, 관련기술 중의 직선검출방법에서 변두리의 강도가 비교적 약하거나 또는 노이즈로 인한 간섭이 존재할 시, 직선이 끊어지거나 검출결과가 불정확한 문제를 해결할 수 있으며, 본 실시예에 따른 직선검출방법에서는 허프변환을 사용하지 않고, 화상을 2치화할 필요도 없으므로, 2치화로 인한 오차의 영향을 충분히 피면하고, 직선검출의 정확도를 향상시킬 수 있다.

도 4는 다른 예시적 실시예에 따른 직선검출장치의 모식도이다. 당해 직선검출장치는 소프트웨어, 하드웨어 또는 양자의 결합을 통하여 전자설비의 일부 또는 전부를 실현할 수 있다. 당해 직선검출장치는 특징획득모듈(310), 후보확정모듈(320), 정확확정모듈(330), 제1 검출모듈(332), 직선후보모듈(334), 제2 검출모듈(336), 직사각형후보모듈(338), 매칭계산모듈(340) 및 직사각형확정모듈(342)을 포함할 수 있다.

특징획득모듈(310)은 화상 중의 각 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합을 획득한다. 상기 구배 히스토그램 특징집합은 픽셀이 위치하는 국부영역의 직선특성을 반영한다.

상기 특징획득모듈(310)은 구배계산유닛(310a)과 특징계산유닛(310b)을 포함한다.

상기 구배계산유닛(310a)은 각 상기 픽셀（i,j）에 대하여, 상기 픽셀의 방향구배집합g（i,j）을 계산한다. 상기 방향구배집합g（i,j）은 상기 픽셀의 K 개 방향에서의 방향구배값을 포함하고, 상기 픽셀의 어느 하나의 방향에서의 방향구배값은 상기 픽셀과 상기 방향에서 그와 인접한 픽셀 사이의 계조값의 차이의 절대값을 가리키고, K≥2이다.

상기 특징계산유닛(310b)은 상기 픽셀의 방향구배집합g（i,j）에 기초하여 상기 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합h（i,j）을 계산한다.

상기 특징계산유닛(310b)은 국부영역구배서브유닛(310b1), 평균구배서브유닛(310b2), 평균검출서브유닛(310b3), 특징리셋서브유닛(310b4), 특징계산서브유닛(310b5) 및 특징확정서브유닛(310b6)을 포함한다.

상기 국부영역구배서브유닛(310b1)은 상기 픽셀의 상기 K 개 방향에서의 국부영역구배값

을 각각 계산한다. k방향에서의 국부영역구배값

은 상기 픽셀이 위치하는 국부영역 내의 모든 픽셀의 상기 k방향에서의 방향구배값의 합에 해당한다. 여기서, k는 방향을 나타낸다.

상기 평균구배서브유닛(310b2)은 상기 픽셀의 평균구배값h_norm（i,j）를 계산한다. 상기 평균구배값h_norm（i,j）은 상기 픽셀의 각 상기 국부영역구배값

의 제곱합의 루트에 해당한다.

상기 평균검출서브유닛(310b3)은 각 상기 픽셀（i,j）에 대하여 상기 평균구배값h_norm（i,j）이 소정의 평균값T_norm보다 작은지 여부를 검출한다.

상기 특징리셋서브유닛(310b4)은 검출 결과, 상기 평균구배값h_norm（i,j）이 상기 소정의 평균값T_norm보다 작을 경우, 상기 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합h（i,j） 중의 각 구배 히스토그램 특징을 0으로 리셋한다.

상기 특징계산서브유닛(310b5)은 상기 국부영역구배값

을 상기 평균구배값h_norm（i,j）로 나누어 상기 픽셀의 상기 k방향에서의 구배 히스토그램 특징h_k（i,j）를 얻는다.

상기 특징확정서브유닛(310b6)은 상기 K 개 방향에서의 구배 히스토그램 특징의 집합을 상기 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합h（i,j）로 확정한다.

후보확정모듈(320)은 각 상기 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합에 기초하여 검출하려는 직선의 적어도 하나의 후보방향을 확정한다.

상기 후보확정모듈(320)은 방향선택유닛(320a), 투표통계유닛(320b) 및 후보선택유닛(320c)을 포함한다.

상기 방향선택유닛(320a)은 각 상기 픽셀에 대하여, 상기 구배 히스토그램 특징집합 중 값이 최대인 구배 히스토그램 특징에 대응하는 방향을 상기 픽셀이 위치하는 국부영역의 메인방향으로 선택한다.

상기 투표통계유닛(320b)은 각 상기 픽셀이 위치하는 국부영역의 메인방향의 상기 K 개 방향에서의 투표수를 통계한다.

상기 후보선택유닛(320c)은 상기 투표수가 투표역치를 초과하는 방향에 수직되는 방향을 상기 검출하려는 직선의 후보방향으로 선택한다.

정확확정모듈(330)은 상기 후보방향에 기초하여 상기 검출하려는 직선의 정확한 방향과 위치를 확정한다.

상기 정확확정모듈(330)은 스캔생성유닛(330a), 스캔매칭유닛(330b), 스캔선택유닛(330c) 및 정확확정유닛(330d)을 포함한다.

상기 스캔생성유닛(330a)은 각 상기 후보방향에 대하여, 상기 후보방향에 평행인 적어도 하나의 스캔선을 생성한다.

상기 스캔매칭유닛(330b)은 각 스캔선의 매칭거리를 각각 계산한다. 상기 스캔선의 매칭거리는 상기 스캔선과 상기 검출하려는 직선의 유사도를 반영한다.

상기 스캔매칭유닛(330b)은 샘플링획득서브유닛(330b1), 샘플링매칭서브유닛(330b2) 및 샘플링가산서브유닛(330b3)을 포함한다.

상기 샘플링획득서브유닛(330b1)은 각 상기 스캔선에 대하여, 상기 스캔선 상에서 n(n≥1) 개 샘플링점을 샘플링하여 획득한다.

상기 샘플링매칭서브유닛(330b2)은 각 상기 샘플링점의 구배 히스토그램 특징집합과 상기 후보방향에 수직되는 방향의 템플레이트 구배 히스토그램 특징집합 사이의 매칭거리를 계산한다.

상기 샘플링가산서브유닛(330b3)은 상기 n 개 샘플링점의 매칭거리를 가산하여 상기 스캔선의 매칭거리를 얻는다.

상기 스캔선택유닛(330c)은 매칭거리가 최소인 상기 스캔선을 후보직선으로 선택한다.

상기 정확확정유닛(330d)은 상기 후보직선에 기초하여 상기 검출하려는 직선의 정확한 방향과 위치를 확정한다.

상기 정확확정유닛(330d)은 직사각형생성서브유닛(330d1), 선분생성서브유닛(330d2), 선분매칭서브유닛(330d3) 및 선분선택서브유닛(330d4)을 포함한다.

상기 직사각형생성서브유닛(330d1)은 상기 후보직선을 중심축선으로 하여, 소정의 크기의 직사각형영역을 생성한다.

상기 선분생성서브유닛(330d2)은 상기 직사각형영역에서 상기 후보직선에 수직되는 직선의 양쪽에서 각각 u(u≥1) 개 점과 v(v≥1) 개 점을 선택하고, 양쪽의 점을 2 개씩 각각 연결하여 u*v 개 선분을 얻는다.

상기 선분매칭서브유닛(330d3)은 상기 u*v 개 선분 중의 각 선분의 매칭거리를 각각 계산한다. 상기 선분의 매칭거리는 상기 선분과 상기 검출하려는 직선의 유사도를 반영한다.

상기 선분선택서브유닛(330d4)은 매칭거리가 최소인 선분이 속하는 직선을 상기 검출하려는 직선으로 선택한다.

제1 검출모듈(332)은 임의의 상기 검출하려는 직선에 대하여, 상기 화상 중에 제1 소정의 조건을 만족하는 검출하려는 제2 직선이 존재하는지 여부를 검출한다. 상기 제1 소정의 조건은 상기 검출하려는 제2 직선과 상기 검출하려는 직선의 교점이 상기 화상 내에 있고 또한 양자가 이루는 각도가 각도역치보다 작은 조건을 포함한다.

검출 결과, 상기 제1 소정의 조건을 만족하는 검출하려는 제2 직선이 존재할 경우, 직선후보모듈(334)은 상기 검출하려는 제2 직선을 후보직선집합에 추가한다.

제2 검출모듈(336)은 상기 후보직선집합 중의 임의의 2 개 검출하려는 제2 직선에 대하여, 제2 소정의 조건을 만족하는 검출하려는 제3 직선이 존재하는지 여부를 검출한다. 상기 제2 소정의 조건은 상기 검출하려는 제3 직선이 검출하려는 직선과 상이하고, 상기 검출하려는 제3 직선과 2 개 상기 제2검출하려는 직선이 모두 교차하고 또한 2 개 교점이 모두 상기 화상 내에 있는 조건을 포함한다.

검출 결과, 상기 제2 소정의 조건을 만족하는 검출하려는 제3 직선이 존재할 경우, 직사각형후보모듈(338)은 상기 검출하려는 직선, 2개 상기 검출하려는 제2 직선 및 상기 검출하려는 제3 직선으로 구성된 사변형을 후보직사각형집합에 추가한다.

매칭계산모듈(340)은 상기 후보직사각형집합 중의 각 사변형에 대하여, 상기 사변형의 매칭거리를 계산한다. 상기 사변형의 매칭거리는 상기 사변형과 검출하려는 직사각형의 유사도를 반영하고, 상기 사변형의 매칭거리는 상기 사변형의 4 개 변에 대응하는 선분의 매칭거리의 합과 같다.

직사각형확정모듈(342)은 매칭거리가 최소이거나 또는 매칭거리가 매칭역치보다 작은 사변형을 상기 검출하려는 직사각형으로 확정한다.

상기에서 서술한 바와 같이, 본 실시예에 따른 직선검출방법에서는, 픽셀이 위치하는 국부영역의 직선특성을 반영하는 화상 중의 각 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합을 획득하고, 각 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합에 기초하여 검출하려는 직선의 적어도 하나의 후보방향을 확정하며, 후보방향에 기초하여 검출하려는 직선의 정확한 방향과 위치를 확정함으로써, 관련기술 중의 직선검출방법에서 변두리의 강도가 비교적 약하거나 또는 노이즈로 인한 간섭이 존재할 시, 직선이 끊어지거나 검출결과가 불정확한 문제를 해결할 수 있고, 본 실시예에 따른 직선검출방법에서는 허프변환을 사용하지 않고, 화상을 2치화할 필요도 없으므로, 2치화로 인한 오차의 영향을 충분히 피면하고, 직선검출의 정확도를 향상시킬 수 있다.

또한, 본 실시예에서는 직선검출의 기초상에 직사각형검출방법을 제공하였는 바, 검출하려는 직사각형일 가능성이 있는 모든 사변형을 구성한 후, 각 사변형의 매칭거리를 각각 계산하고, 매칭거리가 최소이거나 또는 매칭거리가 매칭역치보다 작은 사변형을 검출하려는 직사각형으로 확정함으로써, 화상 중의 예를 들면 카드, 수표, 책 등 직사각형형상의 검출을 실현하고, 본 발명에 따른 직선검출방법과 직사각형검출방법의 실제응용범위를 넓힐 수 있다.

설명해야 할 것은, 상기 실시예에 따른 직선검출장치는 화상 중의 직선을 검출할 시, 상기 각 기능모듈의 구분을 예로 들어 설명하였지만, 실제응용시, 수요에 따라 상기 기능을 상이한 기능모듈에 분배하여 완성할 수 있다. 즉 설비의 내부구성을 상이한 기능모듈로 나누어, 상기에서 서술한 전부 또는 일부 기능을 실현할 수 있다. 또한, 상기 실시예에 따른 직선검출장치는 직선검출방법의 방법실시예와 동일한 사상에 속하고, 그 구체적인 실현과정은 방법실시예를 참조할 수 있으며, 여기서 더 서술하지 않는다.

도 5는 일 예시적 실시예에 따른 직선검출장치(500)의 블럭도이다. 장치(500)는 휴대폰, 컴퓨터, 디지털 방송 단말기， 메시지 송수신 장치, 게임 콘솔, 태블릿 장치, 의료 설비, 피트니스 장치, PDA 등일 수 있다.

도 5를 참조하면, 장치(500)는 프로세스 어셈블리(502)， 메모리(504)， 전원 어셈블리(506)， 멀티미디어 어셈블리(508)， 오디오 어셈블리(510)， 입출력（I/O） 인터페이스(512)， 센서 어셈블리(514) 및 통신 어셈블리(516) 등 하나 또는 복수의 어셈블리를 포함할 수 있다.

프로세스 어셈블리(502)는 통상적으로 장치(500)의 전체 조작을 제어하며， 예를 들면, 표시，전화 호출，데이터 통신，카메라 조작 및 기록 조작에 관련된 조작을 제어할 수 있다. 프로세스 어셈블리(502)는 하나 또는 복수의 프로세서(520)를 구비하여 인스트럭션을 실행함으로써 상기 방법의 전부 혹은 일부 단계를 완성한다. 또한， 프로세스 어셈블리(502)는 하나 또는 복수의 모듈을 포함하고 있어 프로세스 어셈블리(502)와 기타 어셈블리 사이의 인트렉션에 편리하다. 예를 들면， 프로세스 어셈블리(502)는 멀티미디어 모듈을 포함고 있어 멀티미디어 어셈블리(508)와 프로세스 어셈블리(502) 사이의 인트렉션이 편리하게 된다.

메모리(504)에는 각종 유형의 데이터가 저장되어 장치(500)의 동작을 서포트한다. 이러한 데이터의 예로서 장치(500)에서 동작하는 임의의 애플리케이션 프로그램 혹은 방법을 실행하기 위한 인스트럭션，연락인 데이터，전화번호부 데이터，메시지，이미지， 비디오 등을 포함한다. 메모리(504)는 임의의 유형의 휘발성 혹은 비휘발성 메모리 혹은 양자의 조합으로 실현될 수 있으며， 예를 들면 SRAM(Static Random Access Memory)， EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory) ，EPROM(Erasable Programmable Read Only Memory)， PROM(Programmable Read-Only Memory)， ROM(Read-Only Memory)，자기 메모리，플래시 메모리，자기 디스크 혹은 콤팩트 디스크 등으로 실현될 수 있다.

전력 어셈블리(506)는 장치(500)의 각 어셈블리에 전력을 공급하기 위한 것이다. 전력 어셈블리(506)는 전원 관리 시스템，하나 또는 복수의 전원 및 장치(500)를 위하여 전력을 생성, 관리 및 분배하기 위한 기타 어셈블리를 포함할 수 있다.

멀티미디어 어셈블리(508)는 상기 장치(500)와 사용자 사이에 하나의 출력 인터페이스를 제공하는 스크린을 포함한다. 일부 실시예에 있어서， 스크린은 액정 표시 장치（LCD）와 터치 패널（TP）을 포함할 수 있다. 스크린이 터치 패널을 포함할 경우， 스크린은 사용자가 입력한 신호를 수신할 수 있는 터치 스크린을 구현할 수 있다. 터치 패널은 하나 또는 복수의 터치 센서를 포함하고 있어 터치, 슬라이딩 및 터치 패널위에서의 제스처를 감지할 수 있다. 상기 터치 센서는 터치 혹은 슬라이딩 동작의 경계위치를 감지할 수 있을 뿐만 아니라， 상기 터치 혹은 슬라이딩 조작에 관련된 지속시간 및 압력을 검출할 수 있다. 일부 실시예에 있어서，멀티미디어 어셈블리(508)는 하나의 프론트 카메라 및/또는 리어 카메라를 포함한다. 장치(500)가 예를 들면 촬영 모드 혹은 비디오 모드 등 조작 모드 상태에 있을 경우， 프론트 카메라 및/또는 리어 카메라는 외부로 부터의 멀티미디어 데이터를 수신할 수 있다. 프론트 카메라와 리어 카메라는 하나의 고정된 광학 렌즈 시스템일 수 있거나 또는 가변 초점거리와 광학 줌기능을 구비할 수 있다.

오디오 어셈블리(510)는 오디오 신호를 출력 및/또는 입력하기 위한 것이다. 예를 들면， 오디오 어셈블리(510)는 마이크로폰（MIC）을 포함하며， 장치(500)가 예를 들면 호출 모드, 기록 모드 및 음성 인식 모드 등 조작 모드에 있을 경우， 마이크로폰은 외부의 오디오 신호를 수신한다. 수신된 오디오 신호는 진일보 메모리(504)에 저장되거나 혹은 통신 어셈블리(516)를 통하여 송신될수 있다. 일부 실시예에 있어서，오디오 어셈블리(510)는 스피커를 더 포함할 수 있어 오디오 신호를 출력한다.

I/O 인터페이스(512)는 프로세스 어셈블리(502)와 주변 인터페이스 모듈 사이에 인터페이스를 제공하기 위한 것이다. 상기 주변 인터페이스 모듈은 키보드，휠 키，버튼 등일 수 있다. 이러한 버튼은 홈 버튼, 음량 버튼, 작동 버튼 및 잠금 버튼 등을 포함하지만 이에 한정되지 않는다.

센서 어셈블리(514)는 장치(500)에 각 방면의 상태평가를 제공하는 하나 또는 복수의 센서를 포함한다. 예를 들면，센서 어셈블리(514)는 장치(500)의 온/오프 상태，디스플레이 및 키패드와 같은 장치(500)의 어셈블리의 상대위치결정을 검출할 수 있다. 예를 들면， 센서 어셈블리(514)는 장치(500) 혹은 장치(500)의 일 어셈블리의 위치변경，사용자와 장치(500)사이의 접촉여부， 장치(500)의 방위 혹은 가속/감속 및 장치(500)의 온도 변화를 검출할 수 있다. 센서 어셈블리(514)는 근접 센서를 포함할 수 있어， 임의의 물리적 접촉이 없는 정황하에서 근처 물체의 존재를 검출할 수 있다. 센서 어셈블리(514)는 예를 들면 CMOS 혹은 CCD 이미지 센서 등 광센서를 더 포함할 수 있으며， 이미징 애플리케이션에 사용된다. 일부 실시예에 있어서， 당해 센서 어셈블리(514)는 가속 센서，자이로 센서，자기 센서，압력 센서 혹은 온도 센서를 포함할 수 있다.

통신 어셈블리(516)는 장치(500)와 기타 설비 사이의 유선 혹은 무선 통신에 사용된다. 장치(500)는 예를 들면 WiFi，2G 혹은 3G，혹은 이들의 조합 등의 통신규격에 따른 무선 네트워크에 접속할 수 있다. 일 예시적 실시예에 있어서，통신 어셈블리(516)는 방송 채널을 통하여 외부 방송 관리 시스템으로부터의 방송 신호 혹은 방송 관련 정보를 수신할 수 있다. 일 예시적 실시예에 있어서， 상기 통신 어셈블리(516)는 근거리 무선 통신（NFC）모듈을 더 포함하고 있어， 단거리 통신을 촉진할 수 있다. 예를 들면， NFC 모듈은 RFID 기술， IrDA 기술， UWB 기술，블루투스（BT）기술 및 기타 기술에 기초하여 실현될 수 있다.

예시적 실시예에 있어서， 장치(500)는 하나 또는 복수의 애플리케이션 전용 집적 회로（ASIC）, 디지털 신호 프로세서（DSP）, 디지털 신호 처리설비（DSPD）, 프로그램 가능 논리 소자（PLD）, 필드 프로그래머블 게이트 어레이（FPGA）, 컨트롤러, 마이크로 컨트롤러, 마이크로 프로세서 혹은 기타 전자소자에 의하여 실현되어 상기 방법을 수행할 수 있다.

예시적 실시예에 있어서， 인스트럭션을 포함하는 비일시적인 컴퓨터 읽기 가능한 저장매체를 제공하는데， 예를 들면 인스트럭션을 포함하는 메모리(504) 등을 포함하며， 상기 인스트럭션은 장치(500)의 프로세서(520)에 의하여 실행되어 상기 방법을 실현할 수 있다. 예를 들면， 상기 비일시적인 컴퓨터 읽기 가능한 저장매체는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기테이프, 플로피디스크 및 광데이터 저장 장치 등일 수 있다.

본 발명은 비일시적인 컴퓨터 읽기 가능한 저장매체를 더 제공하며, 상기 저장매체에 저장된 인스트럭션이 이동단말기의 프로세서에 의해 실행될 시, 이동단말기는 직선검출방법을 실행할 수 있다. 상기 방법은 픽셀이 위치하는 국부영역의 직선특성을 반영하는 화상 중의 각 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합을 획득하는 단계; 각 상기 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합에 기초하여, 검출하려는 직선의 적어도 하나의 후보방향을 확정하는 단계; 상기 후보방향에 기초하여, 상기 검출하려는 직선의 정확한 방향과 위치를 확정하는 단계를 포함한다.

상기에서 서술한 바와 같이, 본 실시예에 따른 장치에서는, 픽셀이 위치하는 국부영역의 직선특성을 반영하는 화상 중의 각 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합을 획득하고, 각 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합에 기초하여 검출하려는 직선의 적어도 하나의 후보방향을 확정하며, 후보방향에 기초하여 검출하려는 직선의 정확한 방향과 위치를 확정함으로써, 관련기술 중의 직선검출방법에서 변두리의 강도가 비교적 약하거나 또는 노이즈로 인한 간섭이 존재할 시, 직선이 끊어지거나 검출결과가 불정확한 문제를 해결할 수 있으며, 본 실시예에 따른 직선검출장치에서는 허프변환을 사용하지 않고, 화상을 2치화할 필요도 없으므로, 2치화로 인한 오차의 영향을 충분히 피면하고, 직선검출의 정확도를 향상시킬 수 있다.

또한, 전형적으로, 본 발명에 기재된 전자설비는 예를 들면 휴대폰, 휴대 정보 단말기（PDA） 등 각 종 휴대 단말기장치여도 되므로 본 발명의 보호범위를 특정된 타입의 전자설비에 한정해서는 안된다.

그리고 본 발명에 따른 방법은 CPU에 의해 실행되는 컴퓨터 프로그램으로서 실현할 수도 있고, 당해 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터 읽기 가능한 저장매체에 저장될 수 있다. 당해 컴퓨터 프로그램이 CPU에 의해 실행될 경우 본 발명의 방법에서 한정하는 상기 기능을 실현할 수 있다.

그리고 상기 방법의 각 스텝 및 시스템 요소는 컨트롤러 및 컨트롤러로 하여금 상기 스텝 또는 요소의 기능을 실현하게 하는 컴퓨터 프로그램을 기록하기 위한 컴퓨터 읽기 가능한 기록매체에 의해서도 실현할 수 있다.

그리고 당업자라면 본 발명에 기재된 컴퓨터 읽기 가능한 기록매체（예를 들면 메모리）는 휘발성 메모리 또는 비휘발성 메모리 중의 임의의 메모리여도 되고 또는 휘발성 메모리 및 비휘발성 메모리 양자를 구비해도 됨을 이해할 수 있다. 예를 들면 비휘발성 메모리에는 ROM, PROM, EPROM, EEPROM 또는 플래시 메모리가 포함되어도 되고 휘발성 메모리에는 외부의 캐시 메모리로서 기능하는 RAM가 포함되어도 되지만 양자는 모두 이에 한정되지 않는다. 예를 들면, RAM는 SRAM(Static Random Access Memory)、DRAM(Dynamic Random Access Memory), SDRAM(Synchronous Dynamic Random Access Memory), DDR SDRAM(Double Data Rate SDRAM), ESDRAM(Enhanced Synchronous Dynamic DRAM)、SLDRAM（Sync Link DRAM）및 DRRAM（다이렉트 Rambus RAM） 등 많은 형식으로 실현가능하며 이에 한정되지 않는다. 상기 기록매체를 개시하는 것은 본 발명의 보호범위에 이러한 기록매체 및 기타 적합한 타입의 기록매체를 포함시키기 위한 것이지만 이에 한정되지는 않는다.

당업자는 본 발명에 기재된 각 종 예시적인 논리 블럭, 모듈, 회로 및 알고리즘 스텝이 전자 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어 또는 양자의 조합에 의해 실현가능함을 이해해야 한다. 하드웨어와 소프트웨어 간의 이러한 호환성을 명확히 설명하기 위하여 각 종 예시적인 컴포넌트, 블럭, 모듈, 회로 및 스텝의 기능에 관하여 상기에서 통상적인 설명을 진행했다. 이러한 기능을 소프트웨어에 의해 실현할지 아니면 하드웨어에 의해 실현할지는 구체적인 어플 및 시스템 전체에 대한 설계 상의 제약에 의해 선택한다. 당업자는 구체적인 어플 각각에 있어서 각 종 방식을 선택하여 상기 기능을 실현해도 되며 이러한 선택을 본 발명의 범위를 벗어하는 것으로 해석해서는 안된다.

이상의 개시 내용과 결부하여 설명하는 각 종 예시적인 논리 블럭, 모듈 및 회로는 상기 기능을 실현하도록 설계된 범용 프로세서, 디지털 신호 프로세서（DSP）, 특정용도 집적 회로（ASIC）, 필드 프로그래머블 게이트 어레이（FPGA） 또는 기타 프로그래머블 논리 디바이스, 이산게이트(discrete gate) 또는 트랜지스터 로직, 이산 하드웨어 컴포넌트 또는 이러한 부재의 임의의 조합에 의하여 실현 또는 실행될 수 있다. 범용 프로세서는 마이크로 프로세서여도 되지만 마이크로 프로세서 대신에 프로세서는 임의의 종래의 프로세서, 컨트롤러, 마이크로 컨트롤러 또는 상태기계여도 된다. 프로세서는 예를 들면 DSP와 마이크로 프로세서의 조합, 복수의 마이크로 프로세서, DSP코어와 하나 또는 복수의 마이크로 프로세서의 조합 또는 기타 임의의 이러한 구성 등 컴퓨팅 디바이스의 조합으로 실현되어도 된다.

이상의 개시 내용과 결부하여 설명하는 방법 또는 알고리즘 스텝은 하드웨어, 프로세서에 의해 실행되는 소프트웨어모듈 또는 이 양자의 조합에 직접 포함되어도 된다. 소프트웨어모듈은 RAM메모리, 플래시 메모리, ROM메모리, EPROM메모리, EEPROM메모리, 레지스터, 하드디스크, 리무버블 디스크, ＣD－ROM 또는 당해 분야의 공지의 기타 형태로 위치하는 임의의 저장매체에 저장되어도 된다. 예시적인 저장매체는 프로세서가 당해 저장매체로부터 정보를 읽고 저장매체에 정보를 써넣을 수 있도록 프로세서에 결합된다. 대안으로서, 상기 저장매체는 프로세서와 일체로 집적되어도 된다. 프로세서와 저장매체는 ASIC에 저장되어도 된다. ASIC는 사용자 단말기에 저장되어도 된다. 대안으로서, 프로세서와 저장매체는 별개의 컴포넌트로서 사용자 단말기에 저장되어도 된다.

하나 또는 복수의 예시적인 설계로서, 상기 기능은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 이들의 임의의 조합에 의해 실현가능하다. 소프트웨어에 의해 실현될 경우 상기 기능을 하나 또는 복수의 인스트럭선, 혹은 코드로서 컴퓨터 읽기 가능한 매체에 기억하거나 또는 컴퓨터 읽기 가능한 매체를 이용하여 전송한다. 컴퓨터 읽기 가능한 매체는 컴퓨터 저장매체 및 통신 매체를 포함하고 당해 통신 매체는 컴퓨터 프로그램을 일 위치로부터 다른 위치로 전송하기 위한 임의의 매체를 포함한다. 저장매체는 범용 또는 전용 컴퓨터에 의해 액세스 가능한 임의의 사용가능한 매체일 수 있다. 예를 들면, 당해 컴퓨터 읽기 가능한 매체는 RAM, ROM, EEPROM, ＣD－ROM 또는 기타 광디스크 기억디바이스, 디스크 기억디바이스 또는 기타 자성 기억디바이스를 포함해도 되고 혹은 형태가 인스트럭선 또는 데이터 구조인 필요한 프로그램 코드를 휴대 또는 기억하고 범용 또는 전용 컴퓨터 혹은 범용 또는 전용 프로세서에 의해 액세스 가능한 임의의 기타 매체여도 되지만 이에 한정되지 않는다. 또한 임의의 접속은 모두 컴퓨터 읽기 가능한 매체로 불리울 수 있다. 예를 들면 동축 케이블, 광파이버 케이블, 트위스트 페어, 디지털 가입자 회선（DSL） 또는 적외선, 와이어리스 및 마이크로파와 같은 무선기술을 이용하여 웹사이트, 서버 또는 기타 리모트 소스(remote source)로부터 소프트웨어를 송신하는 경우, 상기 동축 케이블, 광파이버 케이블, 트위스트 페어, DSL 또는 적외선, 와이어리스 및 마이크로파와 같은 무선기술은 모두 매체의 정의에 포함된다. 이상의 자기 디스크 및 광디스크는 콤팩트 디스크（ＣD）, 레이저 디스크, 광디스크, 디지털 다용도 디스크（DVD）, 플로피 디스크, 블루레이디스크를 포함하며 자기 디스크는 통상적으로 자성을 이용하여 데이터의 재생을 진행하고 광디스크는 레이저광을 이용하여 광학적으로 데이터의 재생을 진행한다. 그리고 이상의 구성의 조합도 컴퓨터 읽기 가능한 매체의 범위에 속한다.

이상의 개시내용에 의하여 본 발명의 실시예를 예시적으로 나타냈으나 청구항에 의해 한정되는 본 발명의 범위를 벗어나지 않는 전제하에서 각종 변경 및 수정을 진행할 수 있다. 상기에 개시된 실시예에 따른 방법 청구항의 기능, 스텝 및 제스처를 특정된 순서로 실행할 필요는 없다. 또한 본 발명에 따른 요소는 개체로서 기재 또는 요구되지만 단수라고 명확히 한정되지 않는 한 복수여도 된다.

상기 본 발명에 따른 실시예의 번호는 서술을 진행하기 위한것일뿐이지, 실시예의 우열을 대표하지 않느다.

당업자는 상기 실시예의 전부 또는 부분 스텝을 하드웨어를 통하여 완성할 수 있고, 프로그램을 통하여 관련되는 하드웨어를 제어 하여 완성할 수 도 있으며, 상기의 프로그램은 일종 컴퓨터 읽기 가능한 저장매체에 저장될 수 있고. 상기의 저장매체는 ROM, 자기 디스크 또는 광디스크 등일 수 있음을 이해할 수 있다.

상기의 내용은 다만 본 발명의 바람직한 실시예로서 본 발명의 보호범위에 대한 한정이 아니며 본 발명의 취지 및 원칙범위내에서 진행되는 임의의 수정, 균등대체, 개량 등은 모두 본 발명의 보호범위에 속한다.

Claims (20)

1. 픽셀이 위치하는 국부영역의 직선특성을 반영하는 화상 중의 각 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합을 획득하는 단계;
   각 상기 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합에 기초하여 검출하려는 직선의 적어도 하나의 후보방향을 확정하는 단계;
   상기 후보방향에 기초하여 상기 검출하려는 직선의 정확한 방향과 위치를 확정하는 단계를 포함하되,
   상기 후보방향에 기초하여 상기 검출하려는 직선의 정확한 방향과 위치를 확정하는 단계는,
   각 상기 후보방향에 대하여, 상기 후보방향에 평행인 적어도 하나의 스캔선을 생성하는 단계;
   각 스캔선에 대하여, 당해 스캔선과 상기 검출하려는 직선 사이의 유사도를 반영하는 매칭거리를 각각 계산하는 단계;
   매칭거리가 최소인 상기 스캔선을 후보직선으로 선택하는 단계;
   상기 후보직선에 기초하여 상기 검출하려는 직선의 정확한 방향과 위치를 확정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 직선검출방법.
2. 제1항에 있어서,
   화상 중의 각 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합을 획득하는 단계는,
   각 상기 픽셀（i,j）에 대하여, 상기 픽셀의 K(K≥2) 개 방향에서의 방향구배값을 포함하는 방향구배집합g（i,j）을 계산하는 단계;
   상기 픽셀의 방향구배집합g（i,j）에 기초하여 상기 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합h（i,j）을 계산하는 단계를 포함하며;
   상기 픽셀의 어느 하나의 방향에서의 방향구배값은 상기 픽셀과 당해 방향에서 그와 인접한 픽셀 사이의 계조값의 차이의 절대값인 것을 특징으로 하는 직선검출방법.
3. 제2항에 있어서,
   상기 픽셀의 방향구배집합g（i,j）에 기초하여 상기 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합h（i,j）을 계산하는 단계는,
   상기 픽셀의 상기 K 개 방향에서의 국부영역구배값

   

   을 각각 계산하는 단계;
   상기 픽셀의 평균 구배값h_norm（i,j）를 계산하는 단계;
   상기 국부영역구배값

   

   을 상기 평균 구배값h_norm（i,j）로 나누어 상기 픽셀의 상기 k방향에서의 구배 히스토그램 특징h_k（i,j）를 얻는 단계;
   상기 K 개 방향에서의 구배 히스토그램 특징의 집합을 상기 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합h（i,j）으로 확정하는 단계를 포함하며;
   상기 픽셀의 k방향에서의 국부영역구배값

   

   은 상기 픽셀이 위치하는 국부영역 내의 모든 픽셀의 상기 k방향에서의 방향구배값의 합이고, 여기서 k는 방향을 표시하며;
   상기 평균 구배값h_norm（i,j）은 상기 픽셀의 각 상기 국부영역구배값

   

   의 제곱합의 루트인 것을 특징으로 하는 직선검출방법.
4. 제3항에 있어서,
   각 상기 픽셀（i,j）에 대하여 상기 평균 구배값h_norm（i,j）이 소정의 평균값T_norm보다 작은지 여부를 검출하는 단계;
   검출 결과, 상기 평균 구배값h_norm（i,j）이 상기 소정의 평균값T_norm보다 작을 경우, 상기 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합h（i,j） 중의 각 구배 히스토그램 특징을 0으로 리셋하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 직선검출방법.
5. 제2항 내지 제 4항 중 어느 한 항에 있어서,
   각 상기 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합에 기초하여 검출하려는 직선의 적어도 하나의 후보방향을 확정하는 단계는,
   각 상기 픽셀에 대하여, 상기 구배 히스토그램 특징집합 중 값이 최대인 구배 히스토그램 특징에 대응하는 방향을 상기 픽셀이 위치하는 국부영역의 메인방향으로 선택하는 단계;
   각 상기 픽셀이 위치하는 국부영역의 메인방향의 상기 K 개 방향에서의 투표수를 통계하는 단계;
   상기 투표수가 투표역치를 초과하는 방향에 수직되는 방향을 상기 검출하려는 직선의 후보방향으로 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 직선검출방법.
6. 제1항에 있어서,
   각 스캔선에 대하여 매칭거리를 각각 계산하는 단계는,
   각 상기 스캔선에 대하여, 상기 스캔선 상에서 n(n≥1) 개 샘플링점을 샘플링하여 획득하는 단계;
   각 상기 샘플링점의 구배 히스토그램 특징집합과 상기 후보방향에 수직되는 방향에서의 템플레이트 구배 히스토그램 특징집합 사이의 매칭거리를 계산하는 단계;
   상기 n 개 샘플링점의 매칭거리를 가산하여 상기 스캔선의 매칭거리를 얻는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 직선검출방법.
7. 제1항에 있어서,
   상기 후보직선에 기초하여 상기 검출하려는 직선의 정확한 방향과 위치를 확정하는 단계는,
   상기 후보직선을 중심축선으로 하여, 소정의 크기의 직사각형영역을 생성하는 단계;
   상기 직사각형영역내의 상기 후보직선에 수직되는 직선의 양쪽에서, 각각 u(u≥1) 개 점과 v(v≥1) 개 점을 선택하고, 양쪽의 점을 2개씩 각각 연결하여 u*v 개 선분을 얻는 단계;
   상기 u*v 개 선분 중의 각 선분에 대하여, 당해 선분과 상기 검출하려는 직선 사이의 유사도를 반영하는 매칭거리를 각각 계산하는 단계;
   매칭거리가 최소인 선분이 속하는 직선을 상기 검출하려는 직선으로 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 직선검출방법.
8. 제1항에 있어서,
   임의의 상기 검출하려는 직선에 대하여, 상기 화상 중에 제1 소정의 조건을 만족하는 검출하려는 제2 직선이 존재하는지 여부를 검출하는 단계;
   검출 결과, 상기 제1 소정의 조건을 만족하는 검출하려는 제2 직선이 존재할 경우, 상기 검출하려는 제2 직선을 후보직선집합에 추가하는 단계;
   상기 후보직선집합 중의 임의의 2 개 상기 검출하려는 제2 직선에 대하여, 제2 소정의 조건을 만족하는 검출하려는 제3 직선이 존재하는지 여부를 검출하는 단계;
   검출 결과, 상기 제2 소정의 조건을 만족하는 검출하려는 제3 직선이 존재할 경우, 상기 검출하려는 직선, 2 개 상기 검출하려는 제2 직선 및 상기 검출하려는 제3 직선으로 구성된 사변형을 후보직사각형집합에 추가하는 단계;
   상기 후보직사각형집합 중의 각 사변형에 대하여, 당해 사변형과 검출하려는 직사각형 사이의 유사도를 반영하는 매칭거리를 계산하는 단계;
   매칭거리가 최소이거나 또는 매칭거리가 매칭역치보다 작은 사변형을 상기 검출하려는 직사각형으로 확정하는 단계를 더 포함하며;
   상기 제1 소정의 조건은 상기 검출하려는 제2 직선과 상기 검출하려는 직선의 교점이 상기 화상 내에 있고, 또한 양자가 이루는 각도가 각도역치보다 작은 조건을 포함하고;
   상기 제2 소정의 조건은 상기 검출하려는 제3 직선이 상기 검출하려는 직선과 상이하고, 상기 검출하려는 제3 직선과 2 개 상기 검출하려는 제2 직선이 모두 교차하고 또한 2 개 교점이 모두 상기 화상 내에 있는 조건을 포함하며;
   상기 사변형의 매칭거리는 상기 사변형의 4 개 변에 대응하는 선분의 매칭거리의 합인 것을 특징으로 하는 직선검출방법.
9. 픽셀이 위치하는 국부영역의 직선특성을 반영하는 화상 중의 각 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합을 획득하기 위한 특징획득모듈;
   각 상기 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합에 기초하여 검출하려는 직선의 적어도 하나의 후보방향을 확정하기 위한 후보확정모듈;
   상기 후보방향에 기초하여 상기 검출하려는 직선의 정확한 방향과 위치를 확정하기 위한 정확확정모듈을 포함하되,
   상기 정확확정모듈은
   각 상기 후보방향에 대하여, 상기 후보방향에 평행인 적어도 하나의 스캔선을 생성하기 위한 스캔생성유닛;
   각 스캔선에 대하여, 당해 스캔선과 상기 검출하려는 직선 사이의 유사도를 반영하는 매칭거리를 각각 계산하기 위한 스캔매칭유닛;
   매칭거리가 최소인 상기 스캔선을 후보직선으로 선택하기 위한 스캔선택유닛;
   상기 후보직선에 기초하여 상기 검출하려는 직선의 정확한 방향과 위치를 확정하기 위한 정확확정유닛을 포함하는 것을 특징으로 하는 직선검출장치.
10. 제9항에 있어서,
    상기 특징획득모듈은
    각 상기 픽셀（i,j）에 대하여, 상기 픽셀의 K(K≥2) 개 방향에서의 방향구배값을 포함하는 방향구배집합g（i,j）을 계산하기 위한 구배계산유닛;
    상기 픽셀의 방향구배집합g（i,j）에 기초하여 상기 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합h（i,j）을 계산하기 위한 특징계산유닛을 포함하고;
    상기 픽셀의 어느 하나의 방향에서의 방향구배값은 상기 픽셀과 당해 방향에서 그와 인접한 픽셀 사이의 계조값의 차이의 절대값인 것을 특징으로 하는 직선검출장치.
11. 제10항에 있어서,
    상기 특징계산유닛은
    상기 픽셀의 상기 K 개 방향에서의 국부영역구배값

    

    을 각각 계산하기 위한 국부영역구배서브유닛;
    상기 픽셀의 평균 구배값h_norm（i,j）를 계산하기 위한 평균구배서브유닛;
    상기 국부영역구배값

    

    을 상기 평균 구배값h_norm（i,j）으로 나누어 상기 픽셀의 상기 k방향에서의 구배 히스토그램 특징h_k（i,j）를 얻기 위한 특징계산서브유닛;
    상기 K 개 방향에서의 구배 히스토그램 특징의 집합을 상기 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합h（i,j）으로 확정하기 위한 특징확정서브유닛을 포함하며;
    상기 픽셀의 k방향에서의 국부영역구배값

    

    은 상기 픽셀이 위치하는 국부영역 내의 모든 픽셀의 상기 k방향에서의 방향구배값의 합이고, 여기서 k는 방향을 표시하며;
    상기 평균 구배값h_norm（i,j）은 상기 픽셀의 각 상기 국부영역구배값

    

    의 제곱합의 루트인 것을 특징으로 하는 직선검출장치.
12. 제11항에 있어서,
    각 상기 픽셀（i,j）에 대하여, 상기 평균 구배값h_norm（i,j）이 소정의 평균값T_norm보다 작은지 여부를 검출하기 위한 평균검출서브유닛;
    검출 결과, 상기 평균 구배값h_norm（i,j）이 상기 소정의 평균값T_norm보다 작을 경우, 상기 픽셀의 구배 히스토그램 특징집합h（i,j） 중의 각 구배 히스토그램 특징을 0으로 리셋하기 위한 특징리셋서브유닛을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 직선검출장치.
13. 제10항 내지 제12항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 후보확정모듈은
    각 상기 픽셀에 대하여, 상기 구배 히스토그램 특징집합 중 값이 최대인 구배 히스토그램 특징에 대응하는 방향을 상기 픽셀이 위치하는 국부영역의 메인방향으로 선택하기 위한 방향선택유닛;
    각 상기 픽셀이 위치하는 국부영역의 메인방향의 상기 K 개 방향에서의 투표수를 통계하기 위한 투표통계유닛;
    상기 투표수가 투표역치를 초과하는 방향에 수직되는 방향을 상기 검출하려는 직선의 후보방향으로 선택하기 위한 후보선택유닛을 포함하는 것을 특징으로 하는 직선검출장치.
14. 제9항에 있어서,
    상기 스캔매칭유닛은
    각 상기 스캔선에 대하여, 상기 스캔선 상에서 n(n≥1) 개 샘플링점을 샘플링하여 획득하기 위한 샘플링획득서브유닛;
    각 상기 샘플링점의 구배 히스토그램 특징집합과 상기 후보방향에 수직되는 방향에서의 템플레이트 구배 히스토그램 특징집합 사이의 매칭거리를 계산하기 위한 샘플링매칭서브유닛;
    상기 n 개 샘플링점의 매칭거리를 가산하여 상기 스캔선의 매칭거리를 얻기 위한 샘플링가산서브유닛을 포함하는 것을 특징으로 하는 직선검출장치.
15. 제9항에 있어서,
    상기 정확확정유닛은
    상기 후보직선을 중심축선으로 하여, 소정의 크기의 직사각형영역을 생성하기 위한 직사각형생성서브유닛;
    상기 직사각형영역내의 상기 후보직선에 수직되는 직선의 양쪽에서, 각각 u(u≥1) 개 점과 v(v≥1) 개 점을 선택하고, 양쪽의 점을 2개씩 각각 연결하여 u*v 개 선분을 얻기 위한 선분생성서브유닛;
    상기 u*v 개 선분 중의 각 선분에 대하여, 당해 선분과 상기 검출하려는 직선 사이의 유사도를 반영하는 매칭거리를 각각 계산하기 위한 선분매칭서브유닛;
    매칭거리가 최소인 선분이 속하는 직선을 상기 검출하려는 직선으로 선택하기 위한 선분선택서브유닛을 포함하는 것을 특징으로 하는 직선검출장치.
16. 제9항에 있어서,
    임의의 상기 검출하려는 직선에 대하여, 상기 화상 중에 제1 소정의 조건을 만족하는 검출하려는 제2 직선이 존재하는지 여부를 검출하기 위한 제1 검출모듈;
    검출 결과, 상기 제1 소정의 조건을 만족하는 검출하려는 제2 직선이 존재할 경우, 상기 검출하려는 제2 직선을 후보직선집합에 추가하기 위한 직선후보모듈;
    상기 후보직선집합 중의 임의의 2 개 상기 검출하려는 제2 직선에 대하여, 제2 소정의 조건을 만족하는 검출하려는 제3 직선이 존재하는지 여부를 검출하기 위한 제2 검출모듈;
    검출 결과, 상기 제2 소정의 조건을 만족하는 검출하려는 제3 직선이 존재할 경우, 상기 검출하려는 직선, 2 개 상기 검출하려는 제2 직선 및 상기 검출하려는 제3 직선으로 구성된 사변형을 후보직사각형집합에 추가하기 위한 직사각형후보모듈;
    상기 후보직사각형집합 중의 각 사변형에 대하여, 당해 사변형과 검출하려는 직사각형 사이의 유사도를 반영하는 매칭거리를 계산하기 위한 매칭계산모듈;
    매칭거리가 최소이거나 또는 매칭거리가 매칭역치보다 작은 사변형을 상기 검출하려는 직사각형으로 확정하기 위한 직사각형확정모듈을 더 포함하며;
    상기 제1 소정의 조건은 상기 검출하려는 제2 직선과 상기 검출하려는 직선의 교점이 상기 화상 내에 있고, 또한 양자가 이루는 각도가 각도역치보다 작은 조건을 포함하고;
    상기 제2 소정의 조건은 상기 검출하려는 제3 직선이 상기 검출하려는 직선과 상이하고, 상기 검출하려는 제3 직선과 2 개 상기 검출하려는 제2 직선이 모두 교차하고 또한 2 개 교점이 모두 상기 화상 내에 있는 조건을 포함하며;
    상기 사변형의 매칭거리는 상기 사변형의 4 개 변에 대응하는 선분의 매칭거리의 합인 것을 특징으로 하는 직선검출장치.
17. 프로세서에 의해 실행되는 것을 통하여 제1항 내지 제4항, 제6항 내지 제8항 중 어느 한 항에 기재된 직선검출방법을 실현하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 기록된 프로그램.
18. 제17항에 기재된 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독가능한 저장 매체.
19. 삭제
20. 삭제

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