Reconhecimento de Elementos Geométricos em Imagens Computacionais. Nelson Abu Samra Rahal Junior
Introdução Através de mapeamento de elementos geométricos específicos, podemos identificar linhas retas, círculos, etc. em imagens computacionais.
Hough Transformada de Hough É o método mais aceito para detecção de objetos. Ele utiliza a parametrização do objeto desejado para seu reconhecimento de linhas retas, circunferências e elipses.
Linhas Através de uma equação reconhecemos o ponto inicial e final de um segmento de linha,e através de um threshold aumentamos a intensidade do pixel e conseguimos a compensação necessária para fecharmos os buracos existentes.
Círculos Círculos são parametrizados pôr (X,Y,R), onde X e Y refere-se a posição do centro e R ao radiano.O problema está organizado em dois estágios, encontrar todos os centros do círculo e encontrar o radiano dos círculos.
Elipse Elipse é definido pôr cinco parâmetros,onde consideramos dois pontos P e Q, e estimamos a tangente desses pontos.O ponto T é onde existe a intersecção da tangente, e o ponto M é central do ponto P e Q.Dividimos um elipse ao meio traçando uma reta do ponto T ao ponto M.
Somente para a proporção X, onde (0% < X <= 100%). As escolhas dos pixels são randomicos. Onde é definido em cima de uma imagem, uma função de densidade uniforme (valor de X). Transformada probabilística de Hough
São escolhidos um par de pixel, e o parâmetro é uma única linha que passa através destes pixels, que são computados. Transformada randômica de Hough
Usa uma técnica de estrutura de pirâmide, junto com uma grade de pequenas sub-imagens e aplica HT para detectar uma linha diretamente e executar cada uma delas. Transformada hierárquica de Hough
Hough Transformação (Exemplos) OriginalPadrãoProbabilistica RandomicaHierarquica
Hough Transformação (Exemplos)
Hough Transformação (Exemplos) Randômico
Hough Transformação (Exemplos)
Outras Aplicações
Alteração do peak no threshold 35% - 40% - 45%
Thinned binary map
Software xhoughtool