Generalised Hough transform とは

1981年にDana H. Ballardによって導入された一般化ハフ変換(GHT)は、テンプレートマッチングの原理を用いてハフ変換を修正したものです。ハフ変換は、解析的に定義された形状(例えば、線、円、楕円など)を検出するために最初に開発された。このような場合、私たちは形状の知識を持っており、画像内の位置と向きを見つけることを目指しています。この変更により、モデルで記述された任意のオブジェクトを検出するためにハフ変換を使用することができます。
画像内のモデルの位置を見つけることによって、画像内の物体(モデルで記述された)を見つける問題を解決することができます。一般化されたハフ変換では、モデルの位置を見つける問題は、モデルを画像に写像する変換のパラメータを見つける問題に変換されます。変換パラメータの値が与えられると、画像内のモデルの位置を決定することができる。
GHTの最初の実装では、エッジポイントの向きからシェイプの参照ポイントへのマッピングを定義するためにエッジ情報を使用しました。ピクセルが黒または白のいずれかになることができるバイナリイメージの場合、イメージのすべての黒ピクセルは所望のパターンの黒ピクセルであり、したがってハフ空間内に基準点の軌跡を生成することができる。画像のすべてのピクセルは、対応する参照点に投票します。ハフ空間の最大点は、画像内のパターンの可能な基準点を示す。この最大値は、ハフ空間を走査することによって、または緩和された方程式の組を解決することによって見つけることができ、それらの各々は黒色画素に対応する。