In digital image processing, a system consisted of Canny edge detector and Hough transform (HT) has been well-known and widely used for line detection, but HT, one of important parts in the line detection system, requires long execution time and high computational complexity. Therefore, Parallel hough transform (PHT) [1] was proposed to reduce requirements of standard hough transform (SHT) implementation. PHT reduced execution time and computational complexity by applying parallel, pipeline architectures and approximations. However, PHT is still far from perfect due to the accumulated errors induced from cosine and sine approximation. In order to resolve this problem, we propose a bidirectional incremental hough transform (BIHT). So, by applying the BIHT and Canny edge detector hardware, we can implement real-time line detection hardware system.
이미지의 선 검출은 폭넓은 영상처리 분야에서 다양한 응용에 사용되는 필수적인 기술이다. 대표적인 응용으로써는 카메라의 렌즈에서 발생되는 왜곡현상을 보상하기 위한 진성 파라미터 값을 계산하기 위해서 사용되며, 주로 자율 주행 차량에 사용되는 차선 검출과 추적 시스템에서 소실점을 찾기 위해 사용된다. 이러한 응용들은 정확한 실시간 정보 처리가 필요하기 때문에 소프트웨어 적인 솔루션으로는 원하는 성능을 만족하기 힘들다. 이를 위해 본 학위 논문에서는 실시간 정보 처리가 가능한 선 검출 하드웨어를 설계 하였다.
실시간 정보처리를 위하여, 정보를 병렬로 처리 할 수 있는 하드웨어 구조를 적용 하였으며, 더불어 파이프라인 구조를 적용하였다. 뿐만 아니라 기존 허프 변환 하드웨어에서 문제로 제기되었던 면적과 계산의 복잡성을 완화하기 위하여, 삼각함수의 근사화를 적용하였으며, 이로 인해 발생될 수 있는 문제 점들은 양방향 점진적 허프 변환 이라는 새로운 구조의 허프 변환 하드웨어를 제시하여 해결하였다. 결과적으로 기존의 제시되었던 PHT 비교하였을 때 3%의 면적이 증가하였으나, 본 학위논문에서 제안한 양방향 점진적 구조를 적용하여 근사화로부터 발생될 수 있는 오차를 해결 함으로써 기존 PHT 보다 정확한 검출 결과를 보다 적은 비트의 ρ 값으로 얻을 수 있었으며, 이를 통해 메모리의 사용량을 1/16 로 감소시켰다.