θ-ρハフ変換とフーリエ変換を用いたパターンマッチング

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概要

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ノイズを含む画像から回転と平行移動を受けた図形を検出する方式としては一般化ハフ変換が存在する.しかし,パラメータ空間が3次元となり計算コストが問題となる.θ-ρハフ平面を用いて2次元のパラメータ平面から回転、平行移動のパラメーターを抽出する方式が提案されている.これらの方式ではθ-ρ平面の極大値の位置を用いるため、画像が複雑になると適用が困難となる.また、θ-ρハフ平面のθの範囲が0から180度で計算されるので2つの回転角が抽出される.そこで、我々はエッジ方向を用いたθ-ρハフ変換とフーリエ変換を用いることにより、回転角を一本に抽出し複雑な画像に対しても回転、平行移動,を抽出できる方式を提案する.
社団法人電子情報通信学会の論文
1996-03-11

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