Un detector de líneas en tiempo lineal
Juan Pablo Montes Domínguez, Alejandro Márquez Gómez, Javier Morillo Pitel
Resumen:
Este trabajo tiene como objetivo detectar las líneas que
forman una determinada imagen. Este imagen ha de estar binarizada, y que además,
solo esté formada por bordes. Si utilizamos una imagen que esté binarizada, pero
que no sea de bordes, podemos
calcularle los bordes, utilizando dos métodos distintos, Sobel y Canny, que han
sido implementados para este fin e incluidos en el ejecutable. La detección de
líneas se realiza utilizando “Local Lines Detector”, que es una mejora del
algoritmo Hough Transform Line Detector. En el algoritmo de la transformada
Hough, sólo detecta las líneas que atraviesan la imagen de manera completa,
mientras que este algoritmo (Detector de líneas locales), encuentra cualquier
línea que exista, siempre que tenga una longitud mayor a una especificada. Este
algoritmo puede servir para simplificar imágenes en líneas y polígonos, que
puede ser de gran utilidad para el diseño de reconocimiento de objetos de robots
en tiempo real, o para la compresión de imágenes.
Bibliografía:
S. Climera, S. Bhatia. Local lines: a linear time line detector. Pattern Recognition Letters, vol. 24 (2003), 2291-2300.
Lagunovsky, D., Ablameyko, S., 1999. Straight-line-based primitive extraction in gray-scale object recognition. Pattern Recognition Lett.
S. Lefevre, C. Dixon, 2002. Local Approach for Fast Line Detection. IEEE International Conference on Digital Signal Processing.
Hough Transform. https://www.anc.ed.ac.uk/~amos/hough.html
Canny Edge Detector. https://www.dai.ed.ac.uk/HIPR2/canny.htm
Sobel Edge Detector. https://www.dai.ed.ac.uk/HIPR2/sobel.htm
Venice – Recognition. https://www.disi.unige.it/project/venice/Recognit.htm