ハフ変換（読み）ハフヘンカン

基本的な使用例

• 画像処理において、エッジ検出後に直線を見つけるためにハフ変換がよく使用される。
• 車線認識システムでは、ハフ変換を用いることで道路の白線を正確に検出できる。
• 医学画像解析では、血管や骨の直線部分を抽出するためにハフ変換が利用されることがある。
• CADソフトウェアで、図面の線分を解析する際にハフ変換が役立つ。
• 天文学において、星の配列から直線を見つけるためにハフ変換が応用されることがある。

アルゴリズムの詳細

• ハフ変換は、投票法を用いて画像内の形状を検出するアルゴリズムである。
• 直線のパラメータ空間において、ハフ変換はピークを見つけ出すことで直線を特定する。
• ハフ変換は、二次元の画像を三次元のパラメータ空間に変換して解析する。
• エッジ検出後、ハフ変換を用いて直線の候補を見つけ、最終的な直線を決定する。
• 円や楕円などの曲線も、拡張されたハフ変換を使用することで検出可能である。

応用例と利点

• 顔認識技術において、目や口の位置を特定するためにハフ変換が利用されることがある。
• 古い文書のデジタル化において、文字の縦線や横線を検出するためにハフ変換が使用される。
• 自動運転車の周辺環境認識システムにおいて、道路標識や車線を認識するためにハフ変換が活用される。
• 防犯カメラ映像の解析において、侵入者の動きを追跡するためにハフ変換が役立つ。
• ロボットビジョンシステムでは、物体の輪郭を認識するためにハフ変換が利用されることが多い。

性能向上のための工夫

• ノイズの多い画像では、ハフ変換の前に平滑化フィルタを適用することで精度が向上する。
• 計算量を減らすために、事前にエッジ検出アルゴリズムを最適化し、ハフ変換に渡すデータを絞り込む。
• ハフ変換のパラメータ空間の分解能を調整することで、精度と計算時間のバランスを取ることができる。
• 並列処理を活用することで、大規模な画像データセットに対しても効率的にハフ変換を適用する。
• 多段階のフィルタリングを行い、段階的にハフ変換を適用することで精度を高める方法もある。