@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00053322,
 author = {関, 真規人 and 和田, 俊和 and 松山, 隆司 and Makito, Seki and Toshikazu, Wada and Takashi, Matsuyama},
 issue = {66(1993-CVIM-084)},
 month = {Jul},
 note = {我々が以前提案したγ?ωHough変換は、通常のρ?θHough変換と比べ次のような優れた特長を持っている。（）　パラメータ空間を均一に標本化し全画素からの投票を行なっても、パラメータ空間に蓄積される投票度数に偏りが生じない。（）　投票軌跡が2本の線分から成る折れ線となり、軌跡の描画やパラメータ空間を用いた直線の幾何学的性質の解析が容易に行なえる。しかし、従来のγ?ωHough変換アルゴリズムでは、1本のディジタル直線に含まれる画素集合からの投票がパラメータ空間中の複数のセル　（標本化区間）　に分散することがあり、ディジタル直線を構成する画素の数が投票度数として正しく捉えられないという問題点がある。これは、従来のγ?ωHough変換アルゴリズムが、画像空間中に存在する全てのディジタル直線を検出対象としていなかったことに起因する。本研究では、ディジタル直線の幾何学的性質を詳細に解析し、画像空間中に存在する全てのディジタル直線と1対1に対応したセル配置を持つようにγ?ωパラメータ空間を標本化する方法を求めるとともに、そのセル配置に対する妥当な投票方法を明らかにする。本論文で提案するセル配置と投票方法を用いた「高精度γ?ωHough変換アルゴリズム」を用いることにより、任意の方向、位置を持つディジタル直線が安定かつ高精度に検出できる。, γ-ω Hough transform, which we proposed before, has the following advantages over the ordinary ρ-θ Hough transform: (a) The ρ-θ parameter space involves the inherent bias, i.e. the uneven sensitivity to directions of straight lines. In the γ-ω space this bias is completely eliminated. (b) A voting curve in the γ-ω space is a piece-wise linear line consisting of two segments. This enables the fast voting as well as facilitates the analysis of geometric properties of straight lines. In practice, however, the γ-ω Hough transformation algorithm involves a crucial problem: votes from those pixels on the same digital line are not always accumulated into a single cell, quantized unit, in the parameter space and hence spread over several neighboring cells. The essential cause of this problem is that the set of cells in the γ-ω space does not represent all possible digital lines in an image. In this paper, we first analyze detailed geometric properties of digital lines and propose a new quantization method, i.e. cell configuration, of the γ-ω space. In this cell configuration, all possible digital lines have one-to-one correspondence to the set of cells. Then, considering the uncertainty range of vote from a pixel, a new voting method is proposed. We call the Hough transformation algorithm incorporating these new cell configuration and voting method "high precision γ-ω Hough transformation algorithm". Experimental results have demonstrated that digital lines of arbitrary orientations and locations can be correctly detected by the high precision γ-ω Hough transformation algorithm.},
 title = {ディジタル直線の幾何学的特性に基づいたγ ? ωHough変換の高精度化},
 year = {1993}
}