Обнаружение линии

При обработке изображений обнаружение линий — это алгоритм, который берет набор из n краевых точек и находит все линии, на которых лежат эти краевые точки. ^[1] Наиболее популярными линейными детекторами являются методы, основанные на преобразовании Хафа и свертке . ^[2]

Преобразование Хафа

Преобразование Хафа ^[3] может использоваться для обнаружения линий, а выходные данные представляют собой параметрическое описание линий изображения, например ρ = r cos(θ) + c sin(θ). ^[1] Если в пространстве изображений на основе строк и столбцов есть линия, ее можно определить ρ, расстояние от начала координат до линии вдоль перпендикуляра к линии, и θ, угол проекции перпендикуляра от начала координат до линии. измеряется в градусах по часовой стрелке от положительной оси строки. Следовательно, линия на изображении соответствует точке пространства Хафа. ^[4] Таким образом, пространство Хафа для линий имеет эти два измерения θ и ρ, а линия представлена одной точкой, соответствующей уникальному набору этих параметров. Затем можно реализовать преобразование Хафа, выбрав для использования набор значений ρ и θ. Для каждого пикселя ( r , c ) изображения вычислите r cos(θ) + c sin(θ) для каждого значения θ и поместите результат в соответствующую позицию в массиве (ρ, θ). В конце значения (ρ, θ) с самыми высокими значениями в массиве будут соответствовать самым сильным линиям на изображении.

свертки Техника на основе

В методе, основанном на свертке , оператор детектора линий состоит из масок свертки, настроенных на обнаружение присутствия линий определенной ширины n и ориентации θ. Вот четыре маски свертки для обнаружения горизонтальных, вертикальных, наклонных (+45 градусов) и наклонных (-45 градусов) линий на изображении.

а) Горизонтальная маска (R1)

−1	−1	−1
2	2	2
−1	−1	−1

(б) Вертикальный (R3)

−1	2	−1
−1	2	−1
−1	2	−1

(C) Наклон (+45 градусов)(R2)

−1	−1	2
−1	2	−1
2	−1	−1

(d) Наклон (-45 градусов) (R4)

2	−1	−1
−1	2	−1
−1	−1	2

^[5]

На практике маски накладываются на изображение, а ответы объединяются по следующему уравнению:

R(x, y) = max(|R1 (x, y)|, |R2 (x, y)|, |R3 (x, y)|, |R4 (x, y)| )

Если R(x, y) > T, то разрыв

Как видно ниже, если маска наложена на изображение (горизонтальная линия), умножьте совпадающие значения и просуммируйте все эти результаты, на выходе будет (свернутое изображение). Например, (−1)(0)+(−1)(0)+(−1)(0) + (2)(1) +(2)(1)+(2)(1) + (− 1)(0)+(-1)(0)+(-1)(0) = 6 пикселей во второй строке, втором столбце в (свёрнутом изображении), начиная с верхнего левого угла горизонтальных линий. ^[1] стр. 82

Пример


						Горизонтальная линия				свернутое изображение
				0	0	0	0		-	-	-	-
				1	1	1	1	=	-	6	6	-
	Маска		*	0	0	0	0		-	-	-	-
−1	−1	−1
2	2	2
−1	−1	−1
			*			Вертикальная линия				свернутое изображение
				0	0	1	0		-	-	-	-
				0	0	1	0	=	-	0	0	-
				0	0	1	0		-	-	-	-

Эти маски, приведенные выше, настроены на светлые линии на темном фоне и будут давать сильный отрицательный ответ на темные линии на светлом фоне. ^[5]

Пример кода

Код использовался для обнаружения только вертикальных линий на изображении с помощью Matlab, результат приведен ниже. Исходное изображение находится вверху, а результат — под ним. Как видно на рисунке справа, были обнаружены только вертикальные линии.

clear all
clc
% this MATLAB program will only detect vertical lines in an image
building = imread('building.jpg'); % This will upload the image building
tol = 5; % define a tolerance in the angle to account for noise or edge
        % that may look vertical but when the angle is computed
        % it may not appear to be
[~, angle] = imgradient(building);
out = (angle >= 180 - tol | angle <= -180 + tol);
%this part will filter the line
out_filter = bwareaopen(out, 50);
figure, imshow(building), title('Original Image');
figure, imshow(out_filter), title('Detected Lines');

См. также

Ссылки

^ Перейти обратно: ^а ^б ^с Умбо, Скотт Э. (2011). Цифровая обработка и анализ изображений: приложения человеческого и компьютерного зрения с CVIPtools (2-е изд.). Бока-Ратон, Флорида: CRC Press. ISBN 9781439802052 . OCLC 491888664 .
^ «Преобразование Хафа — хаф MATLAB» . www.mathworks.com . Проверено 23 апреля 2018 г.
^ «Обнаружение линии с помощью преобразования Хафа» (PDF) .
^ Ли, Фей-Фей (10 октября 2011 г.). «Поиск линий: от обнаружения до подбора модели» (PDF) . Стэнфордская лаборатория зрения.
^ Перейти обратно: ^а ^б «Обнаружение линии» . homepages.inf.ed.ac.uk . Проверено 23 апреля 2018 г.

[:0-1] Перейти обратно: ^а ^б ^с Умбо, Скотт Э. (2011). Цифровая обработка и анализ изображений: приложения человеческого и компьютерного зрения с CVIPtools (2-е изд.). Бока-Ратон, Флорида: CRC Press. ISBN 9781439802052 . OCLC 491888664 .

[2] «Преобразование Хафа — хаф MATLAB» . www.mathworks.com . Проверено 23 апреля 2018 г.

[Caltech-3] «Обнаружение линии с помощью преобразования Хафа» (PDF) .

[4] Ли, Фей-Фей (10 октября 2011 г.). «Поиск линий: от обнаружения до подбора модели» (PDF) . Стэнфордская лаборатория зрения.

[:1-5] Перейти обратно: ^а ^б «Обнаружение линии» . homepages.inf.ed.ac.uk . Проверено 23 апреля 2018 г.

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]