| 研究課題/領域番号 |
07780290
|
|---|
| 研究種目 |
奨励研究(A)
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 研究分野 |
計算機科学
|
|---|
| 研究機関 | 中京大学 |
|---|
研究代表者 |
村上 和人 中京大学, 情報科学部, 助手 (10239486)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
1995
|
| 研究課題ステータス |
完了 (1995年度)
|
| 配分額 *注記 |
1,000千円 (直接経費: 1,000千円)
1995年度: 1,000千円 (直接経費: 1,000千円)
|
|---|
| キーワード | Hough変換 / 検出感度設計 / 画像特徴抽出 / 効率化アルゴリズム / 流し目ビジョン / 移動物体検出 / セグメント切り出し / プログラム・ライブラリ |
|---|
| 研究概要 |
本研究では、Hough変換を実利用する際に生じる諸問題について、Hough変換関数設計の最適性と効率化の観点から比較・検討し、画像特徴抽出アルゴリズムを開発した。
まず、理論的観点から、(1)Hough変換の検出精度・分解能と変換関数の関係、および、パターン平面における画像特徴とパラメータ平面における度数分布の関係を定式化し、所望する位置と角度方向の直線検出分解能を高めた(低めた)Hough変換関数(Extended Hough Transform function; EHT)の設計手順について一般化した。また、(2)動物体の追跡機能と併せてHough変換を用いることにより、検出感度を動的に設計し、中心視/周辺視といった人の目の視覚特性を模したアスカント・グランス・カメラ・ビジョン(Askant Glance Camera Vision; AGCV)を実現した。
効率化の観点からは、種々のアルゴリズムを図形特徴の検出精度と処理速度(計算コスト)、およびパラメータ平面のサイズ(メモリコスト)の面から評価した。(3)まず、通常のHough変換(Hough Transform; HT)の他に、FIHT(Fast Incremental Hogut Transform)、CHT(Combinatorial Hough Transform)、RHT(Randomized Hough Transform)、RVHT(Random Voting Hough Transform)等の異なる方法によるHough変換アルゴリズム群を開発した。(4)これらを実画像に対して施し、検出精度、処理速度、メモリコストについて比較・検討し、それぞれのアルゴリズムの特長を明らかにした。
実利用的な観点からは、Hough変換の核となるアルゴリズム群の整備に加え、(5)Hough変換によって求められた直線を画像データに合わせて切り出すセグメント化アルゴリズム、検出結果の3D的表示法の開発など、後処理としてのソフトウェア周辺利用環境についても併せて整備を行った。また、より汎用化するために、(6)開発した各種のアルゴリズムは、プログラムライブラリの形で実現した。プログラムライブラリはC言語の関数群で記述し、Windows環境などのパソコンでもネットワークを介して利用できるようにした。
|
