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【2h】

Gradient based progressive probabilistic Hough transform

机译:基于梯度的渐进概率霍夫变换

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摘要

The authors look at the benefits of exploiting gradient information to enhance the progressive probabilistic Hough transform (PPHT). It is shown that using the angle information in controlling the voting process and in assigning pixels to a line, the PPHT performance can be significantly improved. The performance gains are assessed in terms of repeatability of results, a measure that has direct relevance for its use in many applications, The overall improvement in output quality is shown to be greater than that found for the standard Hough transform using the same information. The improved algorithm gives results very close to those of the standard Hough transform, but requires significantly less computation.
机译:作者研究了利用梯度信息来增强渐进概率霍夫变换(PPHT)的好处。示出了使用角度信息来控制投票过程以及将像素分配给线,可以显着提高PPHT性能。根据结果​​的可重复性来评估性能增益,该方法与其在许多应用中的使用直接相关。在使用相同信息的情况下,显示出输出质量的总体改善要大于标准霍夫变换的改善。改进的算法所提供的结果与标准霍夫变换的结果非常接近,但是所需的计算量却大大减少。

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