Detección de Círculos Basada en la Orientación de Bordes y Triángulos Rectángulos

Alejandro Nava Acosta, Francisco Javier Enríquez Aguilera, Juan Cota-Ruiz, Ernesto Sifuentes de la Hoya, Pablo Rivas-Perea

Resumen


La Transformada de Hough para Círculos es el método estándar para la detección de círculos en imágenes. Debido a sus desventajas, varias modificaciones y nuevos algoritmos han sido sugeridos. En este trabajo se presenta un método eficaz de detección de círculos basado en la orientación de bordes y triángulos rectángulos dentro de un círculo. El método propuesto disminuye el requisito de almacenamiento y aumenta la velocidad para encontrar círculos en una imagen utilizando una técnica de segmentación y análisis entrelazado. Algunas imágenes sintéticas con diferentes niveles de ruido y algunas naturales se han utilizado para probar el rendimiento del método propuesto. Los resultados experimentales muestran que el método propuesto es más rápido y espacialmente más compacto que la Transformada de Hough para Círculos.

Texto completo:

1251-1266 PDF

Referencias


V. F. Leavers, Shape Detection in Computer Vision Using the Hough Transform. 1992. Londres. Springer London, pp. 138-172.

L. Xu, y E. Oja, “Randomized Hough Transform”, vol. 3, 2009, pp. 1354–1361.

T.-C. Chen y K.-L. Chung, “An Efficient Randomized Algorithm for Detecting Circles”, Computer Vision and Image Understanding, vol. 83, no. 2, Agosto 2001, pp. 172–191.

C. T. Ho y L. H. Chen, “A fast ellipse / circle detector using geometry symmetry”, vol. 28, no. 1, 1995, pp. 117–124.

F. Shang, J. Liu, X. Zhang, y D. Tian, “An Improved Circle Detection Method Based on Right Triangles Inscribed in a Circle”, 2009 WRI World Congress on Computer Science and Information Engineering, 2009, pp. 382–387.

A. A. Rad, K. Faez y N. Qaragozlou, “Fast Circle Detection Using Gradient Pair Vectors”, VIIth Digit. Image Comput. Tech. Appl., 2003, pp. 10–12.

S. Jansi and P. Subashini, “Optimized Adaptive Thresholding based Edge

Detection Method for MRI Brain Images” International Journal of Computer

Applications, vol. 51, no. 20, Agosto 2012, pp. 1–8.

J. Canny, “A Computational Approach to Edge Detection”, IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 8, no. 6, 1986, pp. 679–698.

L.-Q. Jia, H.-M. Liu, Z.-H. Wang, and H. Chen, “An effective non-HT circle

detection for centers and radii,” 2011 Int. Conf. Mach. Learn. Cybern. Julio 2011, pp. 814–818.

L. Jia, C. Peng, “A New Circle Detection Method Based on Parallel Operator”, Proceedings of the 2012 Int. Conference on Machine Learning and Cybernetics, Julio 2012, pp. 1089.

H.-S. Kim, J.-H. Kim. “A two-step circle detection algorithm from the intersecting chords,” Pattern Recognition Lett., vol. 22, no. 6–7, Mayo 2001, pp. 787–798.


Enlaces refback

  • No hay ningún enlace refback.




URL de la licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/deed.es

Licencia Creative Commons    Esta revista está bajo una Licencia Creative Commons Atribución 3.0 No portada.