ハフ変換

読み方、または別称:はふへんかん

ハフ変換(ハフへんかん)とは、デジタル画像処理で用いられる特徴抽出法のひとつで、古くは直線の検出を行うために使われていた。一般化されることでさまざまな形態に用いられているが、現在は広い範囲でハフ変換が用いられるようになった。

ハフ変換は、いかなる点をとっても、その点を通る直線が無限個存在し、それぞれさまざまな方向へ向く。これが、ハフ変換の基本原理になる。目的は、直線の中で画像の"特徴点"をもっとも多く通るものを決定する。要するに、画像にもっとも合った直線であることが重要になる。

例えば、2つの点がさまざまな直線の場合、同一のものの上に乗っていることをはっきりさせるために、ハフ変換が用いられる。その為には、直線と直線の比較ができるような方法で直線を表現しないければならない。ちなみに、標準的なハフ変換では、1つの直線を2つのパラメタで表す。

ハフ変換に用いる元データは、通常生の画像となる。それに輪郭検出を施すが、変換される点の集合は必ずしも適切な画像の輪郭とは限らない。

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