УДК: 004.932

Модификация преобразования Хафа с использованием периодичности восстанавливаемой структуры объектов на изображении

Полный текст на elibrary.ru

Публикация в Journal of Optical Technology

Ссылка для цитирования:

Жданов И.Н., Щербаков О.В. Модификация преобразования Хафа с использованием периодичности восстанавливаемой структуры объектов на изображении // Оптический журнал. 2015. Т. 82. № 8. С. 92–98.

Zhdanov I.N., Shcherbakov O.V. Modifying the Hough transform by using the periodicity of the regenerated structure of objects on an image [in Russian] // Opticheskii Zhurnal. 2015. V. 82. № 8. P. 92–98.

Ссылка на англоязычную версию:

I. N. Zhdanov and O. V. Shcherbakov, "Modifying the Hough transform by using the periodicity of the regenerated structure of objects on an image," Journal of Optical Technology. 82(8), 563-568 (2015). https://doi.org/10.1364/JOT.82.000563

Аннотация:

В статье рассмотрена задача распознавания доски для игры го и методы ее решения. Предложена модификация преобразования Хафа, использующая периодичность объектов на изображении. Также проведены модификации одного из существующих методов обнаружения доски с целью уменьшения эвристичности и увеличения автоматичности. Были опробованы способы повышения производительности полученного алгоритма и выработаны рекомендации по дальнейшему его улучшению. В качестве экспериментальных образцов были использованы как реальные фотографии досок для игры го, так и синтетические.

Ключевые слова:

преобразование Хафа, Го, периодическая структура изображения

Благодарность:

Работа выполнена при поддержке Министерства образования и науки Российской Федерации и частично при государственной поддержке ведущих университетов Российской Федерации (субсидия 074-U01).

Коды OCIS: 150.1135

Список источников:

1. Potapov A.S., Luciv V.R. Information-theoretic approach to image description and interpretation // Proc. SPIE. 2004. V. 5400. P. 277–283.
2. Lutsiv V., Potapov A., Novikova T., Lapina N. Hierarchical 3D structural matching in the aerospace photographs and indoor scenes // Proc. SPIE. 2005. V. 5807. P. 455–466.
3. Potapov A.S. Comparative analysis of structural representations of images, based on the principle of representational minimum description length // Journal of Optical Technology. 2008. V. 75. Is. 11. P. 715–720. (Оптический журнал. 2008.Т. 75. № 11. С. 35–41.
4. Duda R.O., Hart P.E. Use of the hough transformation to detect lines and curves in pictures // Communications of the ACM. 1972. V. 15. № 1. P. 11–15.
5. Olson C.F. Constrained hough transform for curve detection // Computer Visio and Image Understanding. 1999. V. 73. № 3. P. 329–345.
6. Galambos C., Matas J., Kittler J. Progressive probabilistic hough transform for line detection // Computer Vision and Pattern Recognition. 1999. V. 1. P. 554–560.
7. Rau J.Y., Chen L.C. Fast straight lines detection using hough transform with principal axis analysis // Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 2003. V. 8. № 1. P. 15–34.
8. Seewald A.K. Automatic extraction of go game positions from images: a multi-strategical approach to constrained multi-object recognition // Applied Artificial Intelligence: An International Journal. 2010. V. 24. № 3 P. 233–252.