350 руб
Журнал «Успехи современной радиоэлектроники» №10 за 2014 г.
Статья в номере:
Использование модифицированного преобразования Радона для обнаружения прямых линий на зашумлённом изображении
Ключевые слова: преобразование Радона модифицированное преобразование Радона обнаружение прямых обнаружение объектов
Авторы:
П.В. Бабаян - к.т.н., доцент, начальник лаборатории, кафедра «Автоматика и информационные технологии в управлении», Рязанский государственный радиотехнический университет. E-mail: aitu@rsreu.ru Н.Ю. Шубин - к.т.н., доцент, кафедра «Автоматика и информационные технологии в управлении», Рязанский государственный радиотехнический университет. E-mail: aitu@rsreu.ru
Аннотация:
Предложен новый подход к обнаружению прямых на изображении, использующий модифицированное преобразование Радона (МПР). Показано, что предлагаемый подход использует информацию о направлении градиента исходного изображения таким образом, что учитывается лишь перпендикулярная к предполагаемой линии границы составляющая градиента в точках, лежащих вдоль этой линии. Теоретические и экспериментальные исследования показывают эффективность использования МПР для обнаружения прямолинейных границ.
Страницы: 39-42
Список источников

  1. Муравьёв В.С., Муравьёв С.И. Алгоритм выделения и измерения координат объектов, наблюдаемых на облачных фонах // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. Рязань. 2007. № 21. С. 20-24.
  2. Стротов В.В., Корепанов С.Е. Слежение за объектом со значительно изменяющимися во времени размерами // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. Рязань. 2012. № 1 (часть 1). С. 9-14.
  3. Алпатов Б.А., Балашов О.Е., Степашкин А.И. Прогнозирование угловых координат движущихся объектов в бортовых оптико-механических системах // Информационно-управляющие системы. 2011. № 5. С. 2-7.
  4. Tsitsipis P., Kontogeorgos A., Hillaris A., Moussas X., Caroubalos C., Preka-Papadema P. Fast estimation of slopes of linear and quasi-linear structures in noisy background, using Fourier methods // Pattern Recognition. 40(2). 2007. С. 563‑577.
  5. Hrishikesh, V.K., Skipper J.A. Power spectrum weighted edge analysis for straight edge detection in images // Proc. SPIE 6575. Visual Information Processing XVI. 657507. 2007.
  6. Gioi, R.G., Jakubowicz, J.,Morel, J.-M.,Randall, G. LSD: A Fast Line Segment Detector with a False Detection Control // IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2010. № 32(4). С. 722-732.
  7. Lee D., Park Y. Discrete Hough transform using line segment representation for line detection // Opt. Eng. 2011. № 50(8). 087004.
  8. Herumurti D., Uchimura K., Koutaki G., Uemura T. Automatic urban road extraction on DSM data based on fuzzy ART, region growing, morphological operations and radon transform // Proc. SPIE 8892. 2013. 88920A.
  9. Toft P.A. The Radon Transform: Theory and Implementation. PhD Thesis // TechnicalUniversity of Denmark. 1996.
  10. http://www.sci.utah.edu (2005): Scientific Computing and Imaging Institute [Электронный ресурс]. Salt Lake City, USA. 2005. (sci.utah.edu/~cscheid/spr05/imageprocessing/project4/)