論文の概要: TGGLinesPlus: A robust topological graph-guided computer vision algorithm for line detection from images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18038v1
- Date: Tue, 26 Mar 2024 18:49:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-28 21:14:58.259115
- Title: TGGLinesPlus: A robust topological graph-guided computer vision algorithm for line detection from images
- Title（参考訳）: TGGLinesPlus:画像からの線検出のための頑健なトポロジカルグラフ誘導型コンピュータビジョンアルゴリズム
- Authors: Liping Yang, Joshua Driscol, Ming Gong, Shujie Wang, Catherine G. Potts,
- Abstract要約: 我々は,線検出のためのトポロジカルグラフ誘導アルゴリズムTGGLinesPlusを提案し,実装する。
幅広い領域の画像に対する我々の実験は、我々のアルゴリズムの柔軟性を実証した。
私たちは、TGGLinesPlusのオープンソース実装が、空間科学が重要な多くのアプリケーションに刺激を与え、道を開いたいと考えています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.786188818725783
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Line detection is a classic and essential problem in image processing, computer vision and machine intelligence. Line detection has many important applications, including image vectorization (e.g., document recognition and art design), indoor mapping, and important societal challenges (e.g., sea ice fracture line extraction from satellite imagery). Many line detection algorithms and methods have been developed, but robust and intuitive methods are still lacking. In this paper, we proposed and implemented a topological graph-guided algorithm, named TGGLinesPlus, for line detection. Our experiments on images from a wide range of domains have demonstrated the flexibility of our TGGLinesPlus algorithm. We also benchmarked our algorithm with five classic and state-of-the-art line detection methods and the results demonstrate the robustness of TGGLinesPlus. We hope our open-source implementation of TGGLinesPlus will inspire and pave the way for many applications where spatial science matters.
- Abstract（参考訳）: ライン検出は画像処理、コンピュータビジョン、マシンインテリジェンスにおいて古典的で重要な問題である。
線検出には、画像ベクトル化(例:文書認識とアートデザイン)、屋内マッピング、重要な社会問題(例:衛星画像からの海氷破壊線抽出)など、多くの重要な応用がある。
多くの線検出アルゴリズムや手法が開発されているが、頑健で直感的な手法はいまだに欠けている。
本稿では,線検出のためのトポロジカルグラフ誘導アルゴリズムTGGLinesPlusを提案し,実装した。
我々は,TGGLinesPlusアルゴリズムの柔軟性を実証した。
また,従来の5種類のライン検出手法を用いてアルゴリズムをベンチマークし,TGGLinesPlusのロバスト性を実証した。
私たちは、TGGLinesPlusのオープンソース実装が、空間科学が重要な多くのアプリケーションに刺激を与え、道を開いたいと考えています。
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