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主管单位 中华人民共和国
工业和信息化部
主办单位 哈尔滨工业大学 主编 李隆球 国际刊号ISSN 0367-6234 国内刊号CN 23-1235/T

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引用本文:杨天博,冯星,张永强,程丹松,石大明.正弦图合击-分进方法的线段检测技术[J].哈尔滨工业大学学报,2014,46(7):25.DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.2014.07.005
YANG Tianbo,FENG Xing,ZHANG Yongqiang,CHENG Dansong,SHI Daming.Line segment detection using sinogram unite-and-divide method[J].Journal of Harbin Institute of Technology,2014,46(7):25.DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.2014.07.005
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正弦图合击-分进方法的线段检测技术
杨天博1, 冯星2, 张永强3, 程丹松3, 石大明3
(1.哈尔滨工业大学 航天学院, 150001 哈尔滨;2. 光电控制技术重点实验室, 471009 河南 洛阳; 3. 哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院, 150001 哈尔滨)
摘要:
为了提高图像处理中线段的检测精度和速度,提出一种称为“合击-分进(UND)”的精确且快速的线段检测方法.该方法包括频域的频谱合并和Radon空间的正弦图分解两个阶段.在合击阶段,原始图像经过二维并行多层傅里叶变换、直角坐标至极坐标映射、一维傅里叶逆变换等处理后得到它的正弦图;在分进阶段,检测Radon空间正弦图的各个峰值及其邻域内的蝶翼边缘,每一邻域对应图像空间中的一个窗口,并针对每个窗口正弦图的蝶型曲线进行边缘分析,从而得到线段的端点.实验结果表明:UND方法在分割精度上优于SHT、RHT和LSD等经典线段分割方法,检测速度上优于SHT和LSD方法.UND算法不但能提高准确度,还能降低计算成本,增强对噪音干扰的鲁棒性.
关键词:  线段检测  Radon变换  傅里叶变换  合击-分进
DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.2014.07.005
分类号:TP391
基金项目:国家自然科学基金资助项目 (51077020).
Line segment detection using sinogram unite-and-divide method
YANG Tianbo1, FENG Xing2, ZHANG Yongqiang3, CHENG Dansong3, SHI Daming 3
(1. School of Astronautics, Harbin Institute of Technology, 150001 Harbin, China; 2. Science and Technology on Electro-Optical Equipment AVIC, 471009 Luoyang, Henan, China; 3.School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, 150001 Harbin, China)
Abstract:
A fast line segment detection method, unite-and-divide (UND) approach, is investigated, which includes two phases, namely the union of spectra in the frequency domain and the division of the sinogram in Radon space respectively. In the union phase, for a given image, its sinogram is obtained by parallel 2D multilayer Fourier transform, Cartesian-to-polar mapping and 1D inverse Fourier transform. In the division phase, every peaks and edges of butterfly wings in its neighborhood in sinogram are firstly specified, with each neighborhood area corresponding to a window in image space, and then, by applying edge-analyzing to each sinogram of each windowed separately, the endpoints of line segments are extracted. Our experiments are conducted on benchmark images, the results reveal that the UND method yields high accuracy, low computational cost and is more robust to noise.
Key words:  line segment detection  radon transform  fourier transform  unite-and-divide(UND)

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