Thick Line Segment Detection with Fast Directional Tracking
| Autor: | Phuc Ngo, Bertrand Kerautret, Philippe Even |
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| Přispěvatelé: | Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Applying Discrete Algorithms to Genomics and Imagery (ADAGIO), Department of Algorithms, Computation, Image and Geometry (LORIA - ALGO), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Extraction de Caractéristiques et Identification (imagine), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), E. Ricci et al., Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) |
| Jazyk: | angličtina |
| Rok vydání: | 2019 |
| Předmět: |
Discrete objects
Orientation (computer vision) business.industry Computer science Detector Line/segment detection Digital geometry ComputingMethodologies_IMAGEPROCESSINGANDCOMPUTERVISION [INFO.INFO-CV]Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV] 020206 networking & telecommunications 02 engineering and technology Tracking (particle physics) Image (mathematics) Line segment Feature (computer vision) Computer Science::Computer Vision and Pattern Recognition [INFO.INFO-TI]Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV] Line (geometry) 0202 electrical engineering electronic engineering information engineering 020201 artificial intelligence & image processing Computer vision Artificial intelligence business |
| Zdroj: | Image Analysis and Processing--ICIAP 2019 (Part II) ICIAP 2019-20th International Conference on Image Analysis and Processing ICIAP 2019-20th International Conference on Image Analysis and Processing, Sep 2019, trento, Italy. pp.159-170, ⟨10.1007/978-3-030-30645-8_15⟩ doi.org/10.1007/978-3-030-30645-8_15 Lecture Notes in Computer Science ISBN: 9783030306441 ICIAP (2) |
| Popis: | International audience; This paper introduces a fully discrete framework for a new straight line detector in gray-level images, where line segments are enriched with a thickness parameter intended to provide a quality criterion on the extracted feature. This study is based on a previous work on interactive line detection in gray-level images. At first, a better estimation of the segment thickness and orientation is achieved through two main improvements: adaptive directional scans and control of assigned thickness. Then, these advances are exploited for a complete unsupervised detection of all the line segments in an image. The new thick line detector is left available in an online demonstration. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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