EFEKTYWNA METODA WYKRYWANIA LINII Z WYKORZYSTANIEM KONWOLUCYJNEGO FILTRU 2D

Paweł Kowalski

pawel.kowalski@pg.edu.pl
Politechnika Gdańska (Polska)
http://orcid.org/0000-0002-0913-1408

Piotr Tojza


Politechnika Gdańska (Polska)
http://orcid.org/0000-0002-0837-0976

Abstrakt

W artykule zaproponowano efektywną metodę wykrywania prostych z wykorzystaniem dwuwymiarowego filtru konwolucyjnego. Zaproponowana metoda została porównana z transformatą Hough, najpopularniejszą metodą wykrywania linii prostych. Opracowana metoda pozwala na wykrywanie linii prostych o nachyleniu od -45˚ to 45˚. Może również zostać wykorzystana do wykrywania krzywych, których kształt jest aproksymowany za pomocą krótkich prostych odcinków. Zaproponowana metoda charakteryzuje się stałym kosztem obliczeniowym, niezależnym od liczby pikseli. Splot wykonywany jest z wykorzystaniem logicznej koniunkcji oraz sumowania. Ponadto konstrukcja opracowanego filtru oraz zastosowana metoda filtracji pozwala na zrównoleglenie. Ze względu na stały koszt obliczeniowy, zaproponowana metoda nadaje się do implementacji w strukturze sprzętowej systemów przetwarzania obrazu w czasie rzeczywistym.


Słowa kluczowe:

przetwarzanie obrazu, przetwarzanie w czasie rzeczywistym, transformacja Hough, wykrywanie prostych

Ballard D. H.: Generalizing the hough transform to detect arbitrary shapes. Pattern recognition 13(2), 1981, 111–122.
DOI: https://doi.org/10.1016/0031-3203(81)90009-1   Google Scholar

Elhossini A., Moussa M.: Memory efficient FPGA implementation of hough transform for line and circle detection. 25th IEEE Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering (CCECE), 2012, 1–5
DOI: https://doi.org/10.1109/CCECE.2012.6335003   Google Scholar

Guan J., An F., Zhang X., Chen L., Mattausch H. J.: Real-time straight-line detection for xga-size videos by hough transform with parallelized voting procedures. Sensors 17(2), 2017, 270.
DOI: https://doi.org/10.3390/s17020270   Google Scholar

Han Q., Zhao K., Xu J., Cheng M. M.: Deep hough transform for semantic line detection. 2020, arXiv preprint arXiv:2003.04676.
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-58545-7_15   Google Scholar

Illingworth J., Kittler J.: A survey of the hough trans form. Computer vision, graphics, and image processing 44(1), 1988, 87–116.
DOI: https://doi.org/10.1016/S0734-189X(88)80033-1   Google Scholar

Kowalski P., Smyk R.: Straight lines detection in digital image using hough transform. Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdanskiej 61, 2018, 45–48.
  Google Scholar

Milletari F., Ahmadi S. A., Kroll C., Plate A., Rozanski V., Maiostre J., Levin J., Dietrich O., Ertl-Wagner B., Bötzel K., et al.: Hough-cnn: deep learning for segmentation of deep brain regions in mri and ultrasound. Computer Vision and Image Understanding 164, 2017, 92–102.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.cviu.2017.04.002   Google Scholar

Mukhopadhyay P., Chaudhuri B. B.: A survey of hough transform. Pattern Recognition 48(3), 2015, 993–1010.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2014.08.027   Google Scholar

Ritchie D. M., Kernighan W., Lesk M. E.: The C programming language. Prentice Hall Englewood Cliffs, 1988.
  Google Scholar

Serra P. L., Masotti P. H., Rocha M. S., de Andrade D. A., Torres W. M., de Mesquita R. N.: Two-phase flow void fraction estimation based on bubble image segmentation using randomized hough transform with neural network (rhtn). Progress in Nuclear Energy 118, 2020, 103133.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.pnucene.2019.103133   Google Scholar

Shehata Hassanein A., Mohammad S., Sameer M., Ehab Ragab M.: A survey on hough transform, theory, techniques and applications. 2015, arXiv:1502.02160.
  Google Scholar

Ye H., Shang G., Wang L., Zheng M.: A new method based on hough transform for quick line and circle detection. IEEE 8th International Conference on Biomedical Engineering and Informatics (BMEI), 2015, 52–56.
DOI: https://doi.org/10.1109/BMEI.2015.7401472   Google Scholar


Opublikowane
2021-12-20

Cited By / Share

Kowalski, P., & Tojza, P. (2021). EFEKTYWNA METODA WYKRYWANIA LINII Z WYKORZYSTANIEM KONWOLUCYJNEGO FILTRU 2D. Informatyka, Automatyka, Pomiary W Gospodarce I Ochronie Środowiska, 11(4), 22–27. https://doi.org/10.35784/iapgos.2817

Autorzy

Paweł Kowalski 
pawel.kowalski@pg.edu.pl
Politechnika Gdańska Polska
http://orcid.org/0000-0002-0913-1408

Autorzy

Piotr Tojza 

Politechnika Gdańska Polska
http://orcid.org/0000-0002-0837-0976

Statystyki

Abstract views: 236
PDF downloads: 158