画像特徴抽出のためのHough変換アルゴリズムの最適設計と効率化に関する研究

1995 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 07780290
• 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)
• 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。

研究成果

• [文献書誌] 沼田宗敏、村上和人、輿水大和: "Hough変換の高速発生アルゴリズムFIHTの改良" 電子情報通信学会技術研究報告. PRU95. 109-116 (1995)
• [文献書誌] 加藤邦人、宮川尚史、村上和人、輿水大和: "Hough変換を用いたAskant Glance Visionの実現" 電子情報通信学会技術研究報告. PRU95. 117-124 (1995)
• [文献書誌] 加藤邦人、村上和人、輿水大和: "Hough変換によるAskant Glance Camera Vision-動物体を高精度に検出するビジョンの提案-" 計測自動制御学会第32回パターン計測部会研究会. 95-PG. 23-30 (1995)
• [文献書誌] 加藤邦人、冨永将史、村上和人、輿水大和: "動きまわる亀を追尾するHough変換流し目カメラの提案" 精密工学会第7回ワークショップ「外観検査の自動化」. 15-20 (1995)
• [文献書誌] 山崎秀、遠藤利生、村上和人、鳥生隆、輿水大和: "ランダムな投票によるHough変換とRHTの関係と直線検出性能の考察" 計測自動制御学会第33回パターン計測部会研究会. 95-PG. 17-22 (1995)
• [文献書誌] Kato, K., Murakami, K., and Koshimizu, H.: "Segmentation Algorithem of Lines of Hough Transform Using Discriminant Analyis" 2nd Asian Conference on Computer Vision(ACCV'95). Vol.III. 191-195 (1995)