डी-हाउंग ऑफ़ हाउ ट्रांसफ़ेड इमेज कैसे करें?

Question

मैं रोजेट कोड में पाया गया कोड के साथ काम कर रहा हूं , जो कि पर्याप्त परिवर्तन के लिए है। मैं अब एक छवि में सभी लाइनों को खोजना चाहता हूं। ऐसा करने के लिए मुझे Hough स्थान की प्रत्येक चोटियों के ρ और the मानों की आवश्यकता है। एक पेंटागन के लिए एक नमूना आउटपुट इस तरह दिखता है:

हाफ़ स्पेस में दिखाई देने वाले प्रत्येक 'हॉट स्पॉट' के लिए मैं एक एकल [θ, ρ] कैसे समन्वयित कर सकता हूं?

Answer 1

आप चोटियों के निर्देशांक ढूंढ रहे हैं और फिर धुरी का उपयोग उन [the, ρ] निर्देशांक में करने के लिए करते हैं।

डेटा के शोर के आधार पर, आप कितनी झूठी चोटियों की उम्मीद करते हैं और आपके पास कितना समय है, इसे करने के कुछ तरीके हैं। सबसे आसान कुछ स्तर चुनना है जो कि वास्तविक शिखर है, नीचे दिए गए सभी डेटा को काट लें और फिर इसे प्राप्त करने के लिए प्रत्येक चोटी पर गुरुत्वाकर्षण का केंद्र बनाएं।

आप प्रत्येक पीक एक पिक्सेल होने तक छवि को मिटा / डायल कर सकते हैं।

Comments

सटीक उत्तर के लिए +1। आप कैसे परिभाषित / गणना करते हैं center of gravity?

— दीपन मेहता

अधिक सटीकता के लिए, अधिकतम ढूंढें, फिर उस बिंदु और उसके पड़ोसी बिंदुओं के लिए एक पैराबोलॉइड फिट करें, फिर पैराबोलाइड के शिखर को ढूंढें, जो आमतौर पर पिक्सल के बीच होगा।

— एंडोलिथ

@endolith - आम तौर पर Hough के साथ सटीकता प्रारंभिक छवि में किनारों की पहचान और Hough अंतरिक्ष में परिणाम के 'विवेकाधिकार' द्वारा सीमित होती है। यदि आपको अधिक सटीक परिणाम की आवश्यकता है, तो वापस जाना सामान्य है और [, ρ] की अधिक सीमित सीमा के लिए परिवर्तन को फिर से व्यवस्थित करना है ताकि आपको प्राप्त समाधान के चारों ओर एक उच्च रिज़ॉल्यूशन पर्याप्त स्थान मिल सके

— मार्टिन बेकेट

@DipanMehta - बस ( प्रत्येक पिक्सेल का x मान) और (y ..) पर योग करें, फिर जिस बॉक्स को आप खोज रहे हैं, उसकी X चौड़ाई से विभाजित करें - लेकिन एंडोलिथ को टिप्पणी देखें

— मार्टिन बेकेट

Answer 2

फ़ाइल एक्सचेंज पर यह कोड आपको सभी स्थानीय मैक्सिमा खोजने में मदद करेगा। http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/14498-local-maxima-minima

यदि आपको इस बारे में कुछ जानकारी है कि आप कितनी लाइनें ढूंढना चाहते हैं (इस मामले में पाँच), तो आप बस पाँच स्थानीय मैक्सिमा का चयन करते हैं जिसमें सबसे अधिक हूप स्कोर हैं।

Answer 3

आप किसी दिए गए त्रिज्या के लिए स्थानीय अधिकतम सीमा का पता लगा सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप Hough की छवि को अधिकतम के रूप में चोटियाँ लेते हुए स्कैन करते हैं जब वे अधिकतम होते हैं$3\times 3$ खिड़की।

दूसरा चरण उप-पिक्सेल सटीकता के लिए शिखर स्थिति को परिष्कृत कर सकता है। यह पेराबोला फिटिंग द्वारा किया जा सकता है।

मान लें कि Hough छवि में मान है $f(x)$ कहाँ पे $x$2 डी स्थिति है। अब आप एक सही वेक्टर खोजना चाहेंगे$p$ वह अधिकतम हो जाता है $f(x + p)$। यह टेलर विस्तार का उपयोग करके लिखा जा सकता है:

$$f(x+p)\approx f(x)+p^{\mathbb{T}}f'(x)+\frac{1}{2}p^{\mathbb{T}}f''(x)+p$$

सही वेक्टर तो है

$$p=-f''(x)^{-1}f'(x)$$

डेरिवेटिव को अलग छवि के द्वारा हाफ छवि से गणना की जा सकती है ।

ध्यान दें कि एक हेसियन मैट्रिक्स है और एक 2-वेक्टर (क्षैतिज और ऊर्ध्वाधर ढाल) है, इसलिए भी एक 2-वेक्टर है जो उप-पिक्सेल शिफ्ट को निर्दिष्ट करता है स्थानीय मैक्सिमाइज़र की सटीक स्थिति।$f''(x)$$2\times2$$f'(x)$$p$

उपर्युक्त समीकरण कभी-कभी 1 पिक्सेल से अधिक की शिफ्ट हो सकता है। ऐसे मामले में, अधिकतम सीमा पड़ोस में एक परवलयिक आकार नहीं होता है और आप सुधार नहीं करना चाहते हैं या उम्मीदवार को अधिकतम भी छोड़ देना चाहिए।

Answer 4

गेरिग और क्लेन द्वारा 80 के दशक के मध्य में एक बहुत अच्छी तकनीक विकसित की गई थी। यह एक बैकमैपिंग प्रक्रिया है जो प्रत्येक किनारे बिंदु से जुड़े सबसे अधिक संभावित बिंदु की पहचान करने के लिए Hough स्थान का विश्लेषण करती है और फिर एक दूसरे Hough स्थान का निर्माण करती है, जहां मापदंडों को किनारे बिंदुओं की मैपिंग एक-से-एक के बजाय एक से कई होती है सामान्य पहला चरण है। मेरे पास हाथ का संदर्भ नहीं है, लेकिन इलिंगवर्थ और किटलर (लगभग 1987?) के सेमिनल हाफ रिव्यू पेपर में देखें?