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J-GLOBAL ID：201702240850221547   整理番号：17A0194571

画像端部輪郭の適応閾値に基づく隅角部検出アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Novel contour-based corner detection with adaptive threshold

著者 (3件)： Zhao Yali (College of Electronics and Information, Xi’an Polytechnic University) ,  Zhang Weichuan (College of Electronics and Information, Xi’an Polytechnic University) ,  Li Yunhong (College of Electronics and Information, Xi’an Polytechnic University)
資料名： Zhongguo Tuxiang Tuxing Xuebao  (Zhongguo Tuxiang Tuxing Xuebao)
巻： 21  号： 11  ページ： 1502-1514  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2782A  ISSN： 1006-8961  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 【目的】端部輪郭に基づく隅角部検出アルゴリズムの検出性能は比較的安定しているが,それは端部輪郭の局所的変化に敏感であり,経験的閾値によって隅角部を抽出するだけである。本論文は,局所的変動とノイズロバスト性に基づく画像端部輪郭適応閾値に基づく隅角部検出アルゴリズムを提案した。このアルゴリズムは,異方性GAUSS方向導関数フィルタを用いて,異なるエッジと隅角部モデルを特性化し,エッジと隅角部の灰色と幾何学的変化の不変特性を抽出し,正規化計算によりエッジと隅角部の適応閾値を得た。最初に,CANNYエッジ検出器を用いて,入力画像のエッジマッピングを検出し,エッジ輪郭からエッジ輪郭を抽出した。次に,異方性GAUSS方向導関数フィルタを用いて,抽出したエッジ曲線を平滑化し,各ピクセルの応答を計算し,適応閾値と比較し,閾値より大きい応答点を候補隅角部とした。最終的に,候補の隅角部を非最大抑制によって最終的に獲得する。結果:提案したアルゴリズムはそれぞれHARRISアルゴリズム、HE & YUNGアルゴリズム、およびANDDSアルゴリズムがアフィン変換とガウスノイズの実験環境下で比較を行い、その性能指標は平均重複度と定位誤差である。各隅角部検出アルゴリズムにおいて,雑音と雑音がない場合の隅角部整合を比較した。4つのアルゴリズムの2つの指標の平均ランクはHARRIS 3.375,HE &YUNG 2.625,ANDDS 2.625であり,本アルゴリズムは1.375である.このアルゴリズムは,アフィン変換とGAUSS雑音の場合に,良好な平均反復率と位置決め誤差を持ち,他の3つのアルゴリズムよりも優れている。マッチング実験におけるバグおよびおよびは他の3つのアルゴリズムよりも少なかった。結論:画像の特徴検出はコンピュータビジョンの分野で重要な課題であり、多くの視覚システムにおいて、検出特徴は複雑な計算の第1歩となる。したがって,このステップの信頼性は視覚系全体の結果に大きく影響する.隅角部は画像の重要な特徴として、その研究に対して大きな意義がある。従来のエッジ検出器とは異なり,このアルゴリズムはエッジ輪郭の情報のみを利用し,画像エッジ画素の灰色情報を利用する。さらに,提案したアルゴリズムは,適応性大域的閾値を採用して,隅角部を避けることができた。正規化グレースケール変化は,検出性能に及ぼす雑音または照明の影響を効果的に減少させる。隅角部整合実験,アフィン変換実験およびGAUSS雑音実験により,本論文の隅角部検出器は,良好な検出性能を持ち,そして,ノイズに対してロバストであることが分かった。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： キャラクタリゼーション ,  位置決め ,  平滑化 ,  コンピュータビジョン ,  適応性 ,  マッチング ,  画素 ,  導関数 ,  正規化 ,  ロバスト性 ,  グレースケール ,  アフィン変換 ,  エッジ検出 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： *検出アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： corner detection ,  contour-based ,  anisotropic Gaussian directional derivatives ,  adaptive threshold

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 輪郭 ,  適応閾値 ,  隅角部 ,  検出アルゴリズム