초록

AI-Helper

이미지로부터 타원을 추출하기 위하여 Hough transform을 많이 이용하고 있다. 그러나 이 방법은 시간과 기억 공간을 많이 소모한다. 그리고 기존의 타원분리 방법은 잡음에 예민하거나 많은 breakpoint를 발생시키는 단점이 있다. 이 논문에서는 면적을 이용하여 잡음이 있는 디지털 곡선으로부터 타원을 분리 및 추출하는 빠른 방법을 제시한다. 실험 결과로, 제시된 방법이 잡음을 가지고 있는 곡선으로부터 타원 호의 분리 및 추출이 가능하며, 추출된 타원과 주어진 곡선간의 거리오차평균이 일정 임계값 범위 내에 있는 것을 보여준다.

Abstract ▼ AI-Helper

The Hough transform is a popular method for ellipse detection from image. But the method wastes time and memory space severely. And the existing methods for elliptical arc segmentation are very sensitive to noise or detect improper breakpoints. In this paper a fast method is proposed for the segment...

The Hough transform is a popular method for ellipse detection from image. But the method wastes time and memory space severely. And the existing methods for elliptical arc segmentation are very sensitive to noise or detect improper breakpoints. In this paper a fast method is proposed for the segmentation and detection of elliptical arcs from digital curve using its area. Experimental results show that the proposed method segments and detects elliptical arcs from noisy curves and the average of the distance errors between the fitted arc and given curve is within a threshold.

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