通用型赫夫轉換的研究─快速, 物件旋轉和大小不變式, 及距離比重式演算法

Abstract

通用型赫夫轉換是本論文的研究重點, 其特點是可在有雜訊的影像中偵測和尋找任意 形狀的物件。然而它仍有一些缺點是我們所關注的: (1) 它需要相當長的計算時間和 大量的平行計算器; (2) 為解決物件旋轉和大小不同的因素, 它必須以蠻力方式就不 同旋轉角度和不同尺寸做計算; (3) 由于影像前處理或取像系統造成物件邊緣點的位 置有些微的變動, 使得它偵測到物件的位置受影響; (4) 它無法直接被用來做物件檢 視的工作。 本論文針對通用型赫夫轉換的四個缺點, 提出不同的改進方法。第一種方法是利用階 層式架構減少處理影像的面積, 以有效的減少計算時間和所需平行計算器的個數, 再 配合反向通用型赫夫運算求得最準確的位置。第二種方法利用半直線和圓弧取代傳統 上通用型赫夫轉換中位移向量的作用, 來進行累加運算, 可以避免用蠻力方法解決物 件旋轉和尺寸大小所造成的問題。因為赫夫累加空間由四維降為二維, 所以所需的計 算時間和赫夫累加窨都可以有效的降低。第三種方法則是把累加值依距離比重分散到 其鄰近的累加細胞, 由實驗可知此種方法較傳統方法能更準確的偵測到物位置。至于 第四種方法, 首先利用中間軸轉換法抽取物件開關的中間軸, 并在學習過程中, 把中 間軸上的點于們物開關上的最近邊點的距離做為位移向量的比重。而后在招待過程, 再依據位移向量上的比重和輸入我們形狀中間軸上的點于物件形狀上的最近邊點的距 離差異來產生累加值, 可以做物件形狀的偵測和檢查。另外也可攝取采用不同焦距的 影像, 利用上法在其中找出最高的最大赫夫累加值的影響, 當做聚焦最好的情況, 以 進行自動聚焦的工作。