Array conversion method is a favorable approach to utilize the Graphics Processing Unit (GPU) in Hough Circle Detection. However, applying the method on non-binary images needs binarization as a preprocess which causes much information loss. To avoid the loss, an approach that scans entire pixel data adaptively to the GPU architecture is needed, without binarization. In this paper, an advanced Hough transform algorithm on non-binary images was implemented considering memory-thread unity and memory locality to be adapt to the GPU architecture using low-cost operations. Results showed that the proposed method on non-binary images achieved 20% improved accuracy maintaining the performance and the power efficiency of the array conversion and conventional method on binary images nearly matched. The proposed method would be a desirable choice on real-time applications that require more accurate non-binary Hough circle detection.
배열 전환법은 원형 허프 변환에 있어 그래픽스 처리장치를 활용하기 위해 주로 사용되는 접근법이다. 그러나 비이진 윤곽선 이미지에 대하여 이 기법을 사용하려면 해당 이미지에 대하여 이진화가 이루어져야 하는데, 이는 큰 정보적 손실을 초래한다. 이 정보의 손실을 피하기 위해서는, 이진화를 배제하고 전체 픽셀 데이터를 그래픽스 처리장치 아키텍쳐에 적합한 방식으로 처리하는 접근이 필요하다. 이 논문에서는, 그래픽스 처리장치 아키텍쳐에 적합하도록 메모리-쓰레드 통일성과 메모리 지역성을 고려함과 동시에 저비용 연산을 활용하도록 개선된 비이진 이미지용 허프 변환 알고리즘이 구현되었다. 본 논문의 실험 결과에서, 비이진 이미지에 대하여 본 기법을 활용하였을 때 이진 이미지에서의 배열 전환법에서 크게 떨어지지 않는 수준 및 의 성능과 전력 효율로 20% 가량 향상된 정확도를 달성한 것을 볼 수 있다. 본 기법은 비이진 이미지에 대한 보다 정확한 수준의 원형 허프 검출법의 실시간 수행이 필요한 곳에서 바람직한 대안이 될 것이다.
