ハフ投票分布に基づく一般化ハフ変換法の高速化

概要

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可視画像内に含まれるパターンは一般的にテンプレート形状に対して相似性をもち、この要素を考慮したパターン認織は計算量の増大と複雑性を伴うため、その効率的処埋についでは、これまでも数多くの手法が提案されている。本研究で扱う一般化ハフ変換(GHT)法についていえば、パラメータ空間を検出対象パターンのテンプレートを記述する座標系と画像座標系間の座標変換パラメータとしているために、対象画像と同じサイズのハフ投票平面を確保しなければならないことや伸縮、回転角のパラメータ要素を考慮すると4次元空間となるといった問題がある。さらに、伸縮率、回転角の相似変換パラメータの全ての組み合わせについて投票操作を行うので、その計算量は膨大になる。しかし、各相似変換パラメータの探索時のサンプリング間隔は投票ピーク値に顕著に現れれるので、検出精度に影響を与える。その中でも処理の高速化については画像空間の幾何学的形状とハフパラメータ空間に描かれる軌跡形状との関連性に着目したハフ投票平面への効率的な投票操作が有効であることが指摘されている。本研究では、GHT法を用いた可視画像内の任意のパターンを検出する際の処埋の効率化を目的として、ハフ投票平面における役票分布の傾向に着目した。さらに、可視域衛星酔像内に含まれる雲とその陰影のパターンの抽出を試み、従来の手法との処理時問の比較についても報告する。
一般社団法人情報処理学会の論文
1997-03-12

ハフ投票分布に基づく一般化ハフ変換法の高速化

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