図形検出力を向上させた高速一般化ハフ変換
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概要
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最近提案された高速一般化ハフ変換(FGHT)[1]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, 検出精度が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.
- 2000-05-20
著者
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