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【24h】

ローカル極座標法における直線抽出の高速化

机译:局部极坐标法中更快的线性提取

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摘要

直線や円などの画像構成要素(プリミティブ)を抽出する手法としてHough変換が知られている。 筆者等は先に,このHough変換の投票配列の次元数を少なくすることで高速にプリミティブを抽出できる「ローカル極座標を用いたプリミティブの抽出法」を提案した。しかしながらこの方法には,「プリミティブの抽出速度が,画像に含まれる雑音の位置と量に影響を受ける」という性質(この性質を「雑音依存性」と呼ぶ)があり,これが実際にこの方法を利用する際の問題となっていた。 そこで本稿では,この雑音依存性に対する解決策を提案する。 提案する方法は,ローカル極の原点付近にウインドウを設定し,このウインドウ内の演算でローカル極設定の可否を判断するというもので,簡便な方法であるにも拘わらず高い効果を発揮することを種々の実験結果から明らかにしている。
机译:霍夫变换是一种用于提取诸如直线和圆形之类的图像成分(基元)的方法。作者先前已经提出了一种“使用局部极坐标的原始提取方法”,该方法可以通过减少此Hough变换的投票数组的维数来高速提取原始图元。但是,该方法具有如下特性:图元的提取速度受图像中包含的噪声的位置和数量的影响(该特性称为“噪声依赖性”),并且实际上描述了该方法。使用时是个问题。因此,在本文中,我们提出了一种解决这种噪声依赖性的方法。所提出的方法是在局部极点的原点附近设置一个窗口,并通过该窗口中的计算来判断是否设置局部极点,尽管是一种简单的方法,但该方法非常有效。从各种实验结果可以看出。

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