훼손된 타원 및 복잡한 형태의 영상에서 타원 검출에 최소자승법(LSM : Least Square Method)을 적용할 수 있는데 이는 데이터가 비정규 오류 분포를 따르거나 특이한점들이 있는 상태에서는 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 없다. 특히 최소자승법은 훼손된 부분을 데이터가 없는 것으로 가정 하고 모든 데이터를 동일한 비중으로 연산하므로 훼손된 부분은 더욱 훼손된 모양으로 검출되는 문제점 있다. 본 논문에서 변형된 최소자승 법(MLSM: Modified Least Square Method)이란 훼손부분의 가까운점에 큰 비중을 둠으로 원래의 모양에 접근하는 형상(feature)의 타원을 검출하려는 것으로 훼손점 부근의 2점과 그외 중요한 l점을 강제로 만족하는 방법이다. 3점을 만족시키는 제한 조건을 주고 2개의 파라미터는 최소자승법으로 구하고, 나머지 3개는 제한 조건으로 구하여 타원 검출에 적용한 결과 실제 영상에서 타원의 검출 및 판별에 좋은 효과가 있었으며, 특히 인간의 치열의 곡선 모양을 결정하는테 좋은 효과가 있음을 보였다.
In image processing we encounter some tasks to detect ellipse or to discriminate the curves. LSM is well used to fit curves to ellipse but it can fail to fit correctly when fitting to defected one. To overcome this problem, we propose Modified LSM. Only 2-parameters among 5-paramaters are to be determined by LSM, while 3-parameters are to be calculated by the constrain that the curve must pass 3 given points. Those 3 points are selected by operator so as to have elliptic feature. Such proposed MLSM shows better result than genunal LSM in case when the ellipse is severely defected. and is proved to be good method for determing the human dentition.
