So che affinché la trasformazione di Hough funzioni su un'immagine, deve essere un'immagine binaria. Per convertire da un'immagine in scala di grigi, è necessario utilizzare un algoritmo di rilevamento dei bordi. Ho notato che le persone usano sempre il rilevamento dei bordi Canny invece di altri (Sobel, ecc.). Perché?
Risposte:
Il rilevamento dei bordi di Canny è considerato un rilevamento dei bordi migliore (in senso di falso allarme) rispetto a quelli menzionati.
Ciò è dovuto principalmente a 2 passaggi:
Questi 2 passaggi riducono il numero di spigoli "falsi" e quindi creano un punto di partenza migliore per un processo più lontano come la trasformazione di Hough.
La tua affermazione che la trasformazione di Hough (HT) deve essere applicata su un'immagine binaria non è vera. L'originale HT è stato effettivamente formulato in questo modo, sebbene nel frattempo diversi autori abbiano esteso l'HT in numerosi modi, ad esempio per considerare i valori della scala dei grigi di ciascun pixel dell'immagine. Di conseguenza, la fase di rilevamento dei bordi può essere omessa.
Citazioni relative ai valori della scala dei grigi tratte da http://dx.doi.org/10.1109/JSEN.2014.2311160 :
[23] F. O'Gorman e MB Clowes, "Trovare i bordi dell'immagine attraverso la collinearità dei punti caratteristica", IEEE Trans. Comput., Vol. 25, n. 4, pagg. 449–456, aprile 1976.
[24] J. Skingley e AJ Rye, "La trasformazione di Hough applicata alle immagini SAR per il rilevamento di linee sottili", Pattern Recognit. Lett., Vol. 6, n. 1, pagg. 61–67, 1987.
[25] C. Trayner, NJ Bailey e BR Haynes, "Hough a gradiente di tempo trasforma l'identificazione dell'oggetto vincolante per velocità di movimento", Real-Time Imag., Vol. 6, n. 2, pagg. 143-153, 2000.