図形検出力を向上させた高速一般化ハフ変換

木村 彰男  渡辺 孝志  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J83-D2   No.5   pp.1256-1265
発行日: 2000/05/25
Online ISSN: 
DOI: 
Print ISSN: 0915-1923
論文種別: 論文
専門分野: 画像処理,画像パターン認識
キーワード: 
図形認識,  一般化ハフ変換,  FGHT,  最小2乗法,  

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あらまし: 
最近提案された高速一般化ハフ変換(FGHT)には,(a)チェック点の導入によって投票の信頼性が高まり,検出の高精度化が実現される,(b)線分近似の併用によって処理が高速化される,といった特長がある.しかしFGHTには,(1)チェック点の選び方によっては投票がうまく行われず,検出力が低下する可能性がある,(2)投票空間が4次元配列で構成されており,検出精度を高めようとすると膨大なメモリ量を要する,といった検討課題も残されていた.そこで本論文では,これらの問題に対処し得るFGHTの改良法を新たに提案する.提案手法は,従来のFGHTに比べて検出精度がより向上するとともに,適用可能な画像の範囲が広くなっている.更に,所要メモリが大幅に削減でき,処理速度もかなり改善されている.提案手法の有効性を検証するために行った評価実験では,良好な結果が得られた.