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ロバスト画像刬理の新展開

机译:鲁棒图像理论的新发展

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摘要

一般に画像処理手法は,フィルタ処理に代表されるようrnに局所的な画素集合にのみ注目する.そのため,ノイズにrn弱く,また隠蔽などの情報の不足に対処し難いという基本rn的な問題がある.これらを解決するには,画像の大局的なrn解析,認識が必要であり,古くからHough変換(ハフ変rn換)が代表的なアルゴリズムであった.Hough変換は,rn画像情報をパラメータ平面というパターンの可能性を表すrn空間への写像を行うことで,大局的パターン検出を可能とrnする.さらに,投票と呼ばれる多数決原理に基づいた処理rnにより,ノイズや隠蔽にも強い方法として各種のアルゴリrnズムが提案されている.
机译:通常,图像处理方法仅关注于由滤波表示的诸如rn的局部像素集。因此,存在一个基本问题,即它容易受到噪声的影响,并且难以处理诸如隐藏之类的信息不足。为了解决这些问题,需要对图像进行全局分析和识别,并且霍夫变换(霍夫变换rn转换)长期以来一直是典型的算法。霍夫变换通过将rn图像信息映射到rn空间来​​实现全局模式检测,该rn空间表示表示称为参数平面的模式的可能性。此外,基于称为投票的多数投票的原理,已经提出了各种算法作为通过处理来抵抗噪声和隐藏的方法。

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