線分近似による一般化ハフ変換の高速化と任意図形検出
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概要
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本論文では，相似変換不変な任意図形検出法として，一般化ハフ（Hough）変換（GHT）を高速化した線分近似GHTに基づく方法を提案している．具体的には，輪郭線が区分的に線分近似されている図形パターンに対してGHTの高速化が可能であることを示すと共に，これに分解能の多重化処理と非線形最小2乗法による最適パラメータ推定を組み合わせたパターン検出法を述べている．本手法は，（1）投票操作が画素単位から線分単位となり，投票処理が高速化される，（2）精度の高いパラメータ推定が可能である，（3）重なりなどで輪郭線の一部が欠損した画像にも対処できる，などの特徴を有している．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，良好な検出結果が得られた．
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