Анализ аккумулятора при поиске геометрических примитивов

Обычно используются два основных метода анализа пространства параметров. Первый метод заключается в непосредственном поиске фиксированного числа локальных максимумов (одного глобального максимума) в пространстве параметров. При этом возможны различные способы отыскания таких максимумов.

Второй метод предполагает пороговую сегментацию аккумуляторной функции (или ее проекций, как в методе латеральных гистограмм), и последующий анализ связных областей пространства параметров. Очевидно, что оба эти подхода в некотором смысле эквивалентны, т.к. выбирая порог равным значению минимального локального максимума, мы получим при помощи второго метода то же, что и при использовании первого. Однако, остается проблема оптимального выбора порога для конкретного изображения.

Кроме того, очевидно, что короткие линии (отрезки кривых) дадут относительно низкие пики аккумуляторной функции по сравнению с длинными. Поэтому, они будут обнаружены лишь в том случае, когда «априори» (до постройки порога) известно, что они присутствуют на изображении.

Рассмотрим способ анализа аккумуляторной функции, исключающий понятие порога из рассмотрения. Основная идея этого метода заключается в том, что на каждом этапе анализа ведется поиск одного глобального максимума аккумуляторной функции, после чего из всех ячеек аккумулятора вычитаются «вклады» всех тех точек исходного изображения, которые принадлежат кривой, соответствующей обнаруженному максимуму, и вновь повторяют поиск. Практические результаты применения этого метода свидетельствует о его большей, по сравнению со стандартными методами, чувствительности к небольшим отрезкам (выборкам), и в то же время - о высокой робастности и устойчивости по отношению к шуму.

Когда речь идет о сложных объектах, то HT и различные его модификации применяются на этапе выделения «черт», после чего производится «сборка» возможных объектов, исходя из их структурного описания. Такой подход называется «иерархическим анализом».