ローカル極座標を用いた組合せ検出手法による直線と円の効率的検出

概要

論文の詳細を見る
筆者らは先に, 図形上の点を極とするローカル極座標を用いた直線検出手法および円検出手法を提案し, 実験によりその能力を確認した. この両手法は, ハフ (Hough) 変換における投票配列の次元数を減らすことにより, 直線と円をそれぞれ高速に検出することができる. しかし, 従来のハフ変換およびその改良手法と同様, 単独では1種類の図形しか検出することができない. また, 直線と円という2種類の図形が存在する画像に対し, それぞれの手法を個別に適用すると, 両図形相互の影響により処理時間が長くなる. そこで本論文では, 上記の直線検出手法と円検出手法の効果的な組合せについて検討し, 画面上を走査しながらローカル極ごとに直線と円を順次検出し除去できる効率的な処理方法として, ローカル極座標を用いた組合せ検出手法を提案する. そして, 直線と円が併存する画像を対象に実験を行い, この手法が処理時間短縮に有効であることを確認する. 更に, 画面走査回数および計算回数に関する考察から, この組合せ検出手法が処理高速化のための有効な方法であることを理論的に示す.
1997-01-25