STRAIGHT：基于连通性约束霍夫变换的鲁棒线段提取
计算机视觉与模式识别
2015-03-19 v1
摘要
基于霍夫变换（HT）的全局投票方案已被广泛用于图像中直线的鲁棒检测。然而，由于投票过程未考虑线段连通性，这些方法难以有效处理杂乱图像。与之相对，所谓的局部方法虽能强制保证连通性，但缺乏应对多种实际场景中挑战性情况的鲁棒性，例如线段交叉或长线段受损时。本文通过将连通性引入投票过程，解决了霍夫变换作为线段提取器的关键局限性。具体而言，仅计入位于逐渐增大邻域内且其位置与方向内容均与潜在线段一致的边缘点的贡献。由此，我们提出的方法STRAIGHT（Segment exTRAction by connectivity-enforcInG HT，基于连通性约束霍夫变换的线段提取）能够在图像每个位置提取最长的连通线段，从而将通常独立于霍夫变换投票过程之外的单条线段提取步骤也整合到其中。霍夫空间映射的使用及相应的层次化实现使我们的方法在计算上可行。我们通过合成图像与真实图像的实验展示了STRAIGHT在多种现有方法失效的情况下成功提取完整线段的能力。
引用
@article{arxiv.1109.3637,
title = {Connectivity-Enforcing Hough Transform for the Robust Extraction of Line Segments},
author = {Rui F. C. Guerreiro and Pedro M. Q. Aguiar},
journal= {arXiv preprint arXiv:1109.3637},
year = {2015}
}
备注
Submitted for publication