Локализация контуров объектов на изображениях  при вариациях масштаба с использованием преобразования Хафа
Фурсов В.А., Бибиков С.А., Якимов П.Ю.

PDF, 406 kB

DOI: 10.18287/0134-2452-2013-37-4-496-502

Страницы: 496-502.

Аннотация:
Рассматривается задача локализации объектов на изображениях в ситуациях, когда масштаб искомого объекта на изображении несколько отличается от масштаба эталонного изображения объекта. Используется свойство преобразования Хафа формировать в аккумуляторном пространстве отклик в виде прямых линий, соответствующих участкам прямых линий контура объекта. Приводятся результаты исследования формирования в аккумуляторном пространстве откликов для некоторых простейших геометрических фигур. Рассматривается основанная на указанных свойствах технология локализации предупреждающих дорожных знаков в системе анализа дорожной ситуации.

Ключевые слова :
локализация объектов на изображениях, масштаб изображения, обработка изображений, преобразование Хафа.

Литература:

  1. Duda, R.O. Use of the Hough Transformation to Detect Lines and Curves in Pictures / R.O. Duda, P.E. Hart // Comm. ACM. – 1972. – V. 15. – P. 11-15.
  2. Fernandes, L. Real-time line detection through an improved Hough transform voting scheme / Leonardo A.F. Fernandes, Manuel M. Oliveira // Pattern Recognition. – 2008. – V. 41, N 1. – P. 299-314. – ISSN 0031-3203.
  3. Stylianidis, E. Semi-automatic “interest line” extraction in close range images / E. Stylianidis, P. Patias // International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing. – Thessaloniki, – 1999. – V. 32. – P. 237-242.
  4. Ballard, D.H. Generalizing the Hough transform to detect arbitrary shapes / Pattern Recognition. – 1981. – V. 13, N 2. – P. 111-122. – ISSN 0031-3203.
  5. Canny, J. A Computational approach to Edge-Detection / J. Canny // IEEE Transactions on pattern Analysis and Machine Intelligence 8. – 1986. – V. 8, N 6. – P. 679-700.
  6. Kassim, A.A. A comparative study of efficient generalized Hough transform techniques / A.A. Kassim, T. Tan, K.H. Tan // Image and Vision Computing. – 1999. – V. 17, N 10. – P. 737-748. – ISSN 0262-8856.
  7. Maji, S. A max-margin Hough transform for object detection / S. Maji, J. Malik. – Proc. of IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2009.
  8. Hardzeyeu, V. On using the Hough transform for driving assistance applications / V. Hardzeyeu, F. Klefenz // Intelligent Computer Communication and Processing. – 2008. – P. 91-98.
  9. Yakimov, P. Preprocessing of digital images for fast and robust object detection in traffic signs recognition task // 11th International Conference on Pattern Recognition and Image Analysis: New Information Technologies. – Samara: IPSI RAS, 2013. – V. 2. – P. 769-772.
© 2009, IPSI RAS
Institution of Russian Academy of Sciences, Image Processing Systems Institute of RAS, Russia, 443001, Samara, Molodogvardeyskaya Street 151; E-mail: ko@smr.ru; Phones: +7 (846) 332-56-22, Fax: +7 (846) 332-56-20