應用方向約制Hough轉換法於空照影像建物圖徵抽取__臺灣人文及社會科學引文索引資料庫

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題名：	應用方向約制Hough轉換法於空照影像建物圖徵抽取
書刊名：	航測及遙測學刊
作者：	張崑宗／何維信／史天元
作者(外文)：	Chang, Kuen-tzung／Ho, Wei-hsin／Shih, Tian-yuan
出版日期：	1997
卷期：	2:2
頁次：	頁15-35
主題關鍵詞：	幾何判識要件；方向約制Hough轉換；地物特徵；Geometric primitives；Orientation constrained hough transform；Man-made features
原始連結：	連回原系統網址
相關次數：	被引用次數:期刊(1) 博士論文(0) 專書(0) 專書論文(0) 排除自我引用:1 共同引用:0 點閱:3

　　　　　Hough 轉換是一種常用於萃取影像中幾何要件的方法。標準Hough 轉換雖可以偵測簡單線形，但由於轉換後位置偏移所造成之關連性誤差，使得應用於結構較複雜之幾何形狀萃取時，效果未盡理想。本文提出方向約制 Hough 轉換法，萃取數化航照中建物邊緣線之直線。本方法使用鏈結碼之概念，以十二種圖型進行方向分析，除了可以減少轉換點數、增加萃取效率以外，尚可提供線形物法角之預估值，以設定轉換區段，減低關連性誤差之影響。本研究利用實例，分析參數之影響；並以 SNR 指標、容錯指標、執行所需時間，評估方向約制轉換與標準 Hough 轉換之間差異與效率。以此方法萃取航測影像中地物特徵主要邊緣線之主要目的，在協助後續辨識、認知工作之進行。

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　　　　　Hough Transform is an effective method for extracting geometric primitives form image. However, the standard scheme suffers from the correlated error when the image content is complex. In this study, the orientation constrained Hough transform is proposed for the extraction of building edges from the scanned aerial photo. Based on the chain code concept, twelve etmplates are defined for the screening of line components to reduce the range of the parameter space. This procedure reduces the number of transformations required, and also limits the influence of the correlated error. Numerical experiments are performed with both the standard Hough transform and the proposed scheme. Three robustness indices, SNR, and the execution time are computed for evaluation.

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期刊論文
1.	Risse, T.(1989)。Hough transform for line recognition: complexity of evidence accumulation and cluster detection。Computer Vision, Graphics and Image Processing，46，327-345。
2.	徐百輝、曾義星(19970300)。應用Hough轉換加強連結點量測正確性之研究。航測及遙測學刊，2(1)，91-102。延伸查詢
3.	Alagar, V. S.、Thiel, L. H.(1981)。Algorithms for Detecting m-Dimensional Objects in n-Dimensional Spaces。IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence，3(3)，245-256。
4.	Brown, C. M.(1983)。Inherent Bias and Noise in the Hough Transform。IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence，5(5)，493-505。
5.	O'Rourke, J.、Sloan, K. R.(1984)。Dynamic Quantization: Two Adaptive Data Structures for Multidimensional Spaces。IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence，6，266-279。
6.	Illingworth, J.、Kittler, J.(1988)。A Survey of the Hough Transform。Computer Vision, Graphics, and Image Processing，44，87-116。
7.	Grimson, W. E. L.、Huttenlocher, D. F.(1990)。On the Sensitivity of the Hough Transform for Object Recognition。IEEE Transaction on Pattern Recognition and Machine Intelligence，12(3)，255-274。
8.	Princen, J.、Illingworth, J.、Kittler, J.(1990)。A Hierarchical Approach to Line Extraction Based on the Hough Transform。Computer Vision, Graphics, and Image Processing，52，57-77。
9.	Shapiro, S. D.(1975)。Transformation for the Computer Detection of Curves in Noisy Pictures。Computer Graphics and Image Processing，4，328-338。
10.	Shapiro, S. D.(1978)。Feature Shape Transforms for Curve Detection。Pattern Recognition，10，129-143。
11.	Tsuji, S.、Matsumoto, F.(1978)。Detection of Ellipses by Modified Hough Transformation。IEEE Transaction on Computers，27，777-781。
12.	Van Veen, T. M.、Groen, F. C. A.(1981)。Discretization Errors in the Hough Transform。Pattern Recognition，14，137-145。
13.	Wechsler, H.、Sklansky, J.(1977)。Automatic Detection of Ribs in Chest Radiographs。Pattern Recognition，9，21-30。
14.	Xu, L.、Oja, E.(1993)。Randomized Hough Transform (RHT): Basic Mechanisms, and Computational Complexities。CVGIP: Image Understanding，57(2)，131-154。

會議論文
1.	Califano, A.、Bolle, R. M.、Taylor, R. W.(1989)。Generalized Neighborhoods: A New Approach to Complex Parameter Feature Extraction。IEEE Conference on Pattern Vision and Pattern Recognition，192-199。

圖書
1.	Gonzalez, R. C.、Wood, R. E.(1992)。Digital Image Processing。Addison-Wesley。
2.	Leavers, V. F.(1992)。Shape Detection in Computer Vision Using the Hough Transform。Springer-Verlag London Limited。
3.	Khoros(1991)。Khoros User's Manual。Albuquerque：The Khoros Group, Department of Electrical and Computer Engineering, University of New Mexico。

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