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  1. 全国大会
  2. 46回
  3. 人工知能及び認知科学

棒状図形に傾き検出のラン符号による高速化の一手法

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/123217
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/123217
7befdadb-a8b0-4a78-a086-c1443cbd4460
名前 / ファイル ライセンス アクション
KJ00001337043.pdf KJ00001337043.pdf (172.6 kB)
Item type National Convention(1)
公開日 1993-03-01
タイトル
タイトル 棒状図形に傾き検出のラン符号による高速化の一手法
タイトル
言語 en
タイトル A Fast Skew Detection Method of Bar-Shard Figure by Run Coding
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
(株)日立製作所中央研究所
著者所属
(株)日立製作所中央研究所
著者所属
(株)日立製作所中央研究所
著者所属
(株)日立製作所中央研究所
著者所属
(株)日立製作所ソフトウェア開発本部
著者所属(英)
en
Hitachi,Ltd.
著者所属(英)
en
Hitachi,Ltd.
著者所属(英)
en
Hitachi,Ltd.
著者所属(英)
en
Hitachi,Ltd.
著者所属(英)
en
Hitachi,Ltd.
論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 エッジ検出等により得られた棒状の図形の位置,傾きを高速に検出する技術が景観理解,工業用画像処理,文書画像処理等において必要となっている。棒状の二値画像の図形の傾きを算出する方式としては,(a)端点あてはめ法,(b)ハフ変換による方式,(c)最小二乗法による直線近似方式等が知られている。このうち,(a)は使用する記憶容量,処理量が小さいが,精度は低い。(b)は,多くの記憶容量,処理量が必要という欠点がある。(c)は,精度が高く,必要な記憶容量が小さいが,処理量が多く上述の様な用途に用いるには速度が十分でない。ここでは,画像をラン符号化して計算量を削減し,最小二乗法による傾き検出を高速化する方式を提案する。
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 全国大会講演論文集

巻 第46回, 号 人工知能及び認知科学, p. 219-220, 発行日 1993-03-01
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-21 03:02:46.079306
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