Enhanced Hough transforms for image processing
Améliorations de la Transformée de Hough en traitement d'images
Résumé
The thesis addresses the improvements of the Standard Hough Transform (SHT) for image processing applications. As a common tool for straight line segment detection, the Hough Transform (HT) has received extensive attention since its proposal in 1962. HT is robust since it converts the straight line detection problem to a peak seeking problem in the parameter space (also called HT space or Hough space). Feature points in the image space are mapped to the parameter space, according to the normal formulation of the possible straight lines crossing them. The cells in the digitalised parameter space obtain votes from the feature points. The local maxima, corresponding to peaks are built when corresponding cells obtain more votes than the ones around them. The peaks detected in the parameter space are then mapped back to the image space for validation. Unfortunately, when mapping feature points in the image space to the parameter space in conjunction with the voting process, rounding operations are employed, which leads to several problems of HT. The robustness, accuracy and resolution are all affected. This thesis aims to solve these problems, and the following contributions were made towards this goal : A) Because of the resolution limitation of SHT, the topics of how to select a “good” resolution, how to extend the resolutions of SHT and how to employ the super-resolution technique in HT are covered. In the research of these topics, several outputs are obtained, which are helpful to image processing applications. These include:- The map of HT performance versus resolutions is drawn, according to which “good” choices of resolutions can be found.- HT resolutions are extended by geometrical analysis of the HT butterflies.- Super resolution HT is proposed with consideration to the features of HT.- Self-similarity of the HT butterflies is discovered and employed to obtain high resolution HT with high reliability. B) For the accuracy defect of SHT, the error system of HT is studied when the image is shifted in the image space. The detection errors are employed to compensate for the defect, and an accurate HT is proposed. In order to evaluate existing HT varieties, an ideal HT is proposed as a standard
Les travaux effectués dans le cadre de la présente thèse concernent l'analyse et les améliorations apportées à la transformée de Hough Standard (SHT), utilisée en traitement d'image comme simple outil de détection de segments de lignes droites. La transformée de Hough a reçu, depuis sa proposition en 1962, une attention particulière de la part de la communauté. La HT est considérée comme une méthode robuste, dont le principe repose sur la transformation le problème initial de détection de segments de lignes droites en un problème de section de sommets dans l'espace des paramètres, appelé aussi espace HT ou espace de Hough. Les points candidats dans l'espace image sont mis en correspondance points dans l'espace de Hough, en utilisant Le principe avancé par la transformée de Hough est qu'il existe un nombre infini de lignes qui passent par un point, dont la seule différence est l'orientation (l'angle). La transformée de Hough permet de déterminer lesquelles de ces lignes passent au plus près du domaine d'intérêt. Les cellules dans l'espace de Hough échantillonné obtiennent des votes des points candidats. Les maxima locaux, correspondant aux sommets sont construit lorsque les cellules considérées obtiennent plus de votes que les cellules voisines. Les sommets détectés alors dans l'espace des paramètres sont transformée dans l'espace image pour validation. Malheureusement, les opérations les opérations de transformation directe, de l'espace image vers l'espace des paramètres, et inverse engendrent des opérations d'approximation, ce qui est la source de plusieurs problèmes de la transformée de Hough, qui affectent les aspects de robustesse, précision et résolution. On se propose de résoudre ces problèmes dans le cadre des travaux engagés dans le cadre de la thèse. Les contributions, détaillées ci-dessous, ont pu être proposées. A) Pour adresser le problème de limitation en termes de résolution de la SHT, les points concernent la sélection d'une bonne résolution, l'extension de la résolution de la SHT et l'utilisation des techniques de super-résolution pour la HT ont été couverts et de nouvelles propositions ont été faites et qui sont d'une utilité certaine pour les applications de traitement d'image.- la relation entre la performance de la HT et la résolution est proposée, ce qui permet de garantir le bon choix.- Une technique de super-résolution ets proposée en s'appuyant sur le principe de la HT- Une auto-similarité dans les échantillons HT a été découverte et a été utilisée pour obtenir une résolution supérieure de la HT avec un grande fidélité. B) Pour adresser le problème de la précision de la SHT, les erreurs de la HT ont été analysées, lorsque l'on fait subir des transformations géométriques à l'image source. Les erreurs ainsi détectées ont été utilisées pour compenser le manque de précision de la SHT, aboutissant ainsi à une HT plus précise. Afin de permettre l'évaluation de performance des approches proposées dan sel cadre de la thèse, une transformée de Hough idéale est proposée comme référence
Origine : Version validée par le jury (STAR)
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