W artykule przedstawiono implementację sprzętową w FPGA algorytmu do wykrywania kształtów aproksymowanych zbiorem linii prostych podczas przetwarzania obrazu cyfrowego w czasie rzeczywistym. W opracowanej strukturze sprzętowej podniesiono efektywność przetwarzania poprzez zastosowanie przetwarzania przepływowego, lookup table, wykorzystanie wyłącznie arytmetyki liczb całkowitych oraz rozproszenie pamięci głosowania. Eksperymentalnie wykorzystano przedstawioną strukturę w torze przetwarzania obrazu w czasie rzeczywistym złożonym z kamery OV7670, płyty deweloperskiej Terasic DE10-nano oraz monitora podłączonego za pomocą HDMI. Pełny tor przetwarzania został zaimplementowany w pojedynczym układzie FPGA Intel Cyclone V. Maksymalna prędkość przetwarzania obrazu z wykorzystaniem opracowanej implementacji została określona na 275 MHz.
EN
The article presents the hardware implementation in FPGA of the algorithm for detecting shapes approximated by a set of straight lines. In the developed hardware structure, the efficiency of processing was increased through the use of pipeline processing, lookup table, using only integer arithmetic and distributed memory. The presented structure was used experimentally in the real-time image processing circuit consisting of the OV7670 camera, Terasic DE10-nano development board and a monitor connected via HDMI. The full processing path has been implemented in a single Intel Cyclone V FPGA chip. The maximum speed of image processing with the use of the developed implementation is 275 MHz.
The article proposes an efficient line detection method using a 2D convolution filter. The proposed method was compared with the Hough transform, the most popular method of straight lines detection. The developed method is suitable for local detection of straight lines with a slope from -45˚ to 45˚. Also, it can be used for curve detection which shape is approximated with the short straight sections. The new method is characterized by a constant computational cost regardless of the number of set pixels. The convolution is performed using the logical conjunction and sum operations. Moreover, design of the developed filter and the method of filtration allows for parallelization. Due to constant computation cost, the new method is suitable for implementation in the hardware structure of real-time image processing systems.
PL
W artykule zaproponowano efektywną metodę wykrywania prostych z wykorzystaniem dwuwymiarowego filtru konwolucyjnego. Zaproponowana metoda została porównana z transformatą Hough, najpopularniejszą metodą wykrywania linii prostych. Opracowana metoda pozwala na wykrywanie linii prostych o nachyleniu od -45˚ to 45˚. Może również zostać wykorzystana do wykrywania krzywych, których kształt jest aproksymowany za pomocą krótkich prostych odcinków. Zaproponowana metoda charakteryzuje się stałym kosztem obliczeniowym, niezależnym od liczby pikseli. Splot wykonywany jest z wykorzystaniem logicznej koniunkcji oraz sumowania. Ponadto konstrukcja opracowanego filtru oraz zastosowana metoda filtracji pozwala na zrównoleglenie. Ze względu na stały koszt obliczeniowy, zaproponowana metoda nadaje się do implementacji w strukturze sprzętowej systemów przetwarzania obrazu w czasie rzeczywistym.
Artykuł prezentuje eksperymentalną analizę wpływu szumu o założonym poziomie na skuteczność wykrywania prostych w obrazie przy użyciu algorytmu Hougha. Analizę przeprowadzono przy użyciu opracowanej aplikacji obejmującej realizację procedury generacji szumu oraz algorytmu automatycznie wyznaczającego liczbę pikseli w funkcji jasności w przestrzeni Hougha. Zbadano wpływ poziomu szumu na różnicę w liczbach pikseli tworzących prostą wejściową, a prostą tworzoną przez współliniowe piksele szumu.
EN
The paper experimentally analyzed the impact of noise level on the efficiency of straight lines detection using the Hough algorithm. The analysis was carried out in the own application containing the noise generation procedure and the algorithm that automatically determines the number of pixels as a function of brightness in Hough space. The impact of noise level on the difference in the number of pixels of input straight lines, and lines generated from noise was analyzed.
4
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
The paper presents the methodology of using the Matlab environment to develop the algorithm for automatic reading of an analogue measuring instrument. It can be applied to measurements conducted with the use of linear scales, where the deflection of the pointer is proportional to the magnitude of the measured physical quantity. The proposed algorithm is based on the Hough transform, which allows detecting the pointer in the image of the instrument dial.
PL
W niniejszym artykule została przedstawiona metodyka wykorzystania środowiska Matlab do opracowania algorytmu automatycznego odczytu wskazania miernika analogowego. Jego zastosowanie jest możliwe w przypadku wykorzystywania liniowych podziałek, dla których wychylenie wskazówki miernika jest proporcjonalne do wartości wielkości mierzonej. Opracowany algorytm oparty jest na transformacji Hougha, która umożliwia wykrycie wskazówki na obrazie tarczy miernika.
The paper presents initial research on method, which improves precise indoor localization and steering of autonomous mobile devices that can be used for medical applications like: patient’s state monitoring, medicine distribution or environmental data collection before medical intervention (in case of biohazard or fire). The localization of object is based on optical codes, which are modified to be easily identified from distance in low light. Multiple codes modification was tested to find optimal ones. The visual recognition system is using Hough transform and Canny edge detection to read values from code. The novelty of the proposed method is reading values directly from image, without scaling and rotation. Moreover, the steering algorithm for identified device is proposed. It takes distance and decision uncertainty under consideration. The proposed method was verified against state-of-the-art optical codes in real-world indoor environment. Finally, the further research directions are discussed.
Growing demands for high reliability of constructions made of composite materials lead to a significant development of non-destructive testing methods of structural diagnostics. Among the most accurate and sensitive techniques used for analysis of internal defects, is the computed tomography (CT). However, since the results obtained from CT are highly precise, certain problems with their interpretation occur. The visual information about defects has isotropic character, thus it is not possible to evaluate directions of propagation of defects. The following study presents an investigation on a problem of identifying the directionality of delaminations evolution in layered composites. The tests were performed on specimens made of polymeric composites with delamination resulted from water-jet cutting. The images of cross sections of specimens were acquired by CT scanning. In the paper, the developed algorithm based on wavelet and Hough transforms as well as other methods of image processing and analysis is presented. The proposed method allows for automatic detection of directionality of delaminations and could be applied in quality control of composite components as well as non-destructive testing during their operation.
PL
Rosnące wymagania dotyczące wysokiej niezawodności konstrukcji wykonanych z materiałów kompozytowych prowadzą do znaczącego rozwoju metod badań nieniszczących przy diagnostyce strukturalnej. Jedną z najbardziej dokładnych i wrażliwych technik stosowanych do analizy defektów wewnętrznych jest tomografia komputerowa. Jednak, poza wysoką dokładnością wyników otrzymywanych tą metodą, istnieją pewne problemy z ich interpretacją. Informacja wizyjna o defektach ma charakter izotropowy, dlatego nie jest możliwa ocena kierunków propagacji defektów. Niniejsze studium przedstawia badania dotyczące problemu identyfikacji kierunkowości propagacji delaminacje w kompozytach warstwowych. Badania przeprowadzono na próbkach wykonanych z kompozytów polimerowych z delaminacją wynikającą z cięcia próbek strumieniem wody. Obrazy przekrojów próbek uzyskano z wykorzystaniem tomografii komputerowej. W niniejszym artykule przedstawiono algorytm oparty na transformacjach falkowej i Hougha oraz innych metod przetwarzania i analizy obrazów. Zaproponowana metoda pozwala na automatyczne wykrywanie kierunkowości delaminacji i mogłaby być zastosowana przy kontroli jakości elementów kompozytowych, jak i badań nieniszczących podczas ich eksploatacji.
Oszacowanie selektywności zapytania jest istotnym elementem procesu uzyskiwania optymalnego planu wykonania tego zapytania. Wyznaczenie selektywności wymaga użycia nieparametrycznego estymatora rozkładu wartości atrybutu, na ogół histogramu. Wykorzystanie wielowymiarowego histogramu jako reprezentacji łącznego rozkładu wielowymiarowego jest nieekonomiczne z powodu zajętości pamięciowej takiej reprezentacji. W artykule zaproponowano nową metodę, nazwaną HPCA, oszczędną pod względem zajętości, gdzie rozkład dwuwymiarowy w przybliżeniu może być reprezentowany w postaci zbioru histogramów jednowymiarowych. Metoda HPCA opiera się na transformacji Hougha i metodzie analizy składowych głównych. Dzięki HPCA można uzyskiwać dokładniejsze oszacowania selektywności zapytań niż te, otrzymane przy wykorzystaniu standardowych 2-wymiarowych histogramów.
EN
Query selectivity estimation is an important element of obtaining optimal query execution plan. Selectivity estimation requires a nonparametric estimator of attribute values distribution – commonly a histogram. Using a multidimensional histogram as a representation of a joint multidimensional distribution of attributes values is not space-efficient. The paper introduces a new space-efficient method called HPCA, where a 2-dimesional distribution may be represented by a set of 1-dimensional histograms. HPCA is based on Hough transform and principal component analysis method. Using HPCA commonly gives more accurate selectivity estimation than standard methods based on a 2-dimensional histogram.
W artykule zostało podjęte zagadnienie proaktywnej strategii eksploatacji. Zwrócono uwagę na fakt, że w wyborze sposobu zbierania informacji diagnostycznej należy uwzględnić niezawodnościowe wskaźniki ważności elementów. W planowaniu czynności obsługowych ważne jest posługiwanie się modelami rozwoju uszkodzenia umożliwiającymi aktualizację na podstawie aktualnego stanu technicznego. Zaproponowano wykorzystanie transformaty Hough'a w celu wyznaczenia kluczowych punktów rozwoju uszkodzenia na przykładzie funkcji logistycznej, która może być wykorzystana do modelowania zmian energii sygnału drganiowego w trakcie rozwoju uszkodzenia.
EN
The article takes up the issue of a proactive operations strategy. Attention is drawn to the fact that while selecting the method of collecting the diagnostic information one should account for the respective elements' reliability indicators from the point of view of their importance. While planning maintenance activities, it is important to use the defect development models which offer the possibility of information updating based on the current technical condition of an object. A proposal has been made to use the Hough's transform in order to determine the key points of defect development on the example of a logistic function which can be used for the purpose of modeling the energy changes in a vibration signal during defect development.
9
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
The main purpose of applying a transformation to the image is to achieve some information and make it more obvious and explicit, because, above all, the image must be understood, not just seen. In general the Hough transform allow to obtain the parameters of geometric shapes. The paper discusses how to use the Hough transform for the detection of regular curves such as lines, circles, ellipses, etc. The method is tolerant of gaps in feature boundary descriptions and is relatively unaffected by image noise, therefore, it works with the image analysis of low quality images.
PL
Głównym celem stosowania transformacji obrazu jest pozyskiwanie informacji oraz przekształcenie w bardziej oczywistą i jednoznaczną formę, ponieważ obraz trzeba nie tylko widzieć, ale przede wszystkim rozumieć. Transformacja Hougha pozwala na pozyskanie geometrycznych parametrów kształtu obiektów. W artykule omówiono sposoby zastosowania transformaty Hougha do wykrywania krzywych, linii oraz okręgów na obrazach częściowo zniekształconych. Metoda ta jest mało wrażliwa na zakłócenia, zatem bardzo dobrze sprawdza się przy analizie obrazów słabej jakości.
W pracy przedstawiono nową metodę rozpoznawania oraz klasyfikowania obrazów przedstawiających pojazdy. Prezentowana metoda opiera się na wyodrębnieniu zbioru cech opisujących badany obiekt (pojazd). Do ekstrakcji cech wykorzystano standardową transformację Hougha oraz algorytm parametryzowania konturu obrazu binarnego. Z badanego obrazu wyodrębniony został obiekt, a następnie linie proste oraz położone na nich odcinki, które ten obiekt opisują. Takie rozwiązanie może mieć duże znaczenie w systemach wideodetekcji, w których odpowiednio dobrany zbiór odcinków umożliwia zapis kształtu pojazdu oraz kierunek jego przemieszczania.
Nowadays, the most significant impact of digital image processing in the area of applications are real–world problems. Many new technological trends in medicine and digital processing have been implemented. Several factors indicate such development. A major one is the perpetually declining cost of the computer equipment required. Both processing unit and capacity of storage devices continue to become less expensive year by year. Another factor is the increasing availability of equipment for digitising and displaying images. In modern image processing, images have to be compared each other because such approach allows us to automate of retrieval process. Computer image retrieving is today especially important in medical diagnostics [1,7] or in preliminary images selection [8,9]. Today, in the digital image processing are used techniques and methods which have well known mathematical backgrounds. It can be observed, that in the area of digital signal processing, the Hough and well known the Fourier transform are exploited very often. These transforms are frequently use in image retrieving and can be implemented as computer applications. In many cases the mentioned methods give promising results in images classification or preselection [1,2,4,5,11]. Special properties of such transforms can be used in statistical or comparative goals, especially when searched information has graphic form. Taking into account the mentioned applications, transforms as methods of preliminary medical images selection have been investigated. From this reason pictures, analysing in the paper, to medical images have been limited.
12
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
Kluczowym elementem w procesie analizy i rozpoznawania obrazów cyfrowych jest proces przetwarzania wstępnego (preprocessing). Jest to klasyczne podejście, które obejmuje etapy: 1. filtracji - poprawiany jest kontrast obrazów oraz usuwane są zakłócenia z obrazu (np. szum), 2. binaryzacji, 3. segmentacji, 4. rozpoznania. Niestety klasyczne podejście nie zawsze się sprawdza. Niektóre problemy klasyfikacji obrazów cyfrowych wymagają bardziej złożonych metod, np. stosowania transformat, których celem jest wyeliminowanie z obrazu niepotrzebnej informacji i ułatwienie zamiany obrazu wejściowego na wektor cech bądź jego opis formalny. W niniejszym artykule opisany został eksperyment, który miał na celu zilustrowanie zależności pomiędzy redukcją zbędnej informacji w cyfrowym obrazie a efektywnością jego rozpoznania. Obrazy oryginalne we wspomnianym eksperymencie były przetwarzane kilkuetapowo i za każdym razem poddawane procesowi rozpoznawania. Pozwoliło to na zbadanie zależności stopnia wpływu redukcji informacji w obrazie na poprawę procesu rozpoznawania. Kolejne etapy przetwarzania obejmowały transformowanie obrazu na płaszczyznę logarytmiczno-biegunową, binaryzację obrazu, detekcję krawędzi, normalizację kątową, transformowanie obrazu konturu obiektu na płaszczyznę log-Hougha oraz zrzutowanie obrazu na osie płaszczyzny log-Hougha.
EN
Preprocessing plays a key role in process of analyzing and recognition of digital images. Classical approaching covers the following steps: 1. filtering for improving contrast and eliminating defects, 2. reduction of color scope to binary representation, 3. segmentation of image, 4. analyzing and recognition. Unfortunately classical approaching gives poor results. Some problems of digital image classification need more complex and sophisticated methods like using transformations which reduces unnecessary information from digital images and eventually replacing digital images with their feature vector or formal description. In this paper there is described experiment which illustrates relationship between unnecessary information reductions of digital images and achieving of image recognition process. In mentioned experiment original images were processed in several steps and for every step processed images were analyzed by recognition process. It allowed examining impact of image information reduction on improving of recognition process. Steps of processing images covered: transforming digital image onto log-polar plane, reducing image to binary format, edge detection, rotation normalization, transforming image with object contour onto log-Hough's plane and finally impinging image on log-Hough's axises.
13
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
A method has been proposed for the segmentation of monochromatic, digital images, which make direct reference to the topographic features of the image function surface. Extraction is based on local analysis of the image function surface by using an operator, which recognises topographical features of the image function surface and assigns appropriate labels for feature-carrying pixels. Modified Hough transform has been used for grouping these labels. Hough transform modification consists of adding mechanisms enabling to connect into more complex linear- and curvilinear structures the directly detected pieces of contours, which are formed by homogeneously labelled pixels (feature carriers).
This work investigates the use of some features computed using the Hough Transform as a criterion for image similarity evaluation based on picture retrieval. The method is based on a modified Hough Transform and used to approximate edges detected in the input image with straight lines. We consider retrieving images from a thematic database, where the semantic contents of images is limited to a specific domain (for example medical images). Proposed analysis of images does not claim that all features will be used, but special selection of features is well suited for evaluating of the visual coherence of images. In the first stage line elements are extracted from the image by using Hough Transform. In the second stage similarity coefficients are computed.
W artykule opisano propozycję rozwiązania wybranych problemów wstępnego przetwarzania 2-D obrazów ultrasonograficznych używanych do 3-D rekonstrukcji obiektów. Obrazy pobierane przez kanał wideo z aparatury USG średniej klasy są obarczone nieostrością spowodowaną zarówno niedoskonałością odczytu głowicy jaj i ograniczonym pasmem przepustowym kanału transmisji obrazu. Zastosowanie metody dekonwolucji (rozplotu) z odpowiednio dobranym jądrem i w odpowiednim układzie współrzędnych pozwala częściowo skompletować te wady. Opisano również metodę znajdowania położenia punktu roboczego głowicy USG we współrzędnych obrazu, którego znajomość jest niezbędna do wszelkich transformacji układów i koordynacji obrazów w ramach serii pomiarowej. Odpowiednie procedury zostały zrealizowane programowo i (częściowo) sprzętowo.
16
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
W opracowaniu przedstawiono sposób rozpoznawania linii prostych na obrazie w układzie współrzędnych logarytmiczno-biegunowych. Transformacja logarytmiczno-biegunowa (log-polar) charakteryzuje się m.in. dużą redukcją informacji zawartej w obrazie wejściowym. Przekształcenie to cechuje również zmiana skalowania i rotacji na translację. Cechy te czynią przestrzeń log-polar szczególnie użyteczną w procesach analizy i rozpoznawania obrazów w czasie rzeczywistym. Przedstawiony algorytm wykorzystuje proces transformacji Hougha tej przestrzeni. Przestrzeń log-polar i log-Hougha są geometrycznie identyczne, co znacznie upraszcza proces obliczeń jak również zasadę funkcjonowania algorytmu.
EN
In this paper an algorithm for staright line detection in the log-polar domain is presented. The log-polar transform is characterised by a high degree image compression as well as the property of scale and rotation invariance. As a result, log-polar mapping makes it possible to realize a real-time robot vision system. The Hough transform is a well-known method for shape detection. In the presented work, the Hough transform is used in log-polar domain to detect straight lines. Log-polar and log-Hough domains are unified, taht significantly simplifies the computational process and the functional principle of presented algorithm.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.