La fonctionnalité de recherche est en construction.
La fonctionnalité de recherche est en construction.

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
Copyrights notice

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. Copyrights notice

Line Segment Detection Based on False Peak Suppression and Local Hough Transform and Application to Nuclear Emulsion Détection de segments de ligne basée sur la suppression des faux pics et la transformation de Hough locale et application à l'émulsion nucléaire

Ye TIAN, Mei HAN, Jinyi ZHANG

  • Vues en texte intégral

    1

  • Citer

Résumé:

Cet article propose principalement une méthode de détection de segments de ligne basée sur la suppression de pseudo-pics et la transformée de Hough locale, qui présente une bonne résistance au bruit et peut résoudre les problèmes de détection manquante de segments de ligne courts, de fausse détection et de sursegmentation. De plus, en réponse au phénomène de développement inégal dans les images tomographiques en émulsion nucléaire, cet article propose un processus de prétraitement d'image qui utilise la méthode « Différence de Gauss » pour réduire le bruit, puis utilise l'écart type de la valeur de gris de chaque pixel pour regrouper et unifier la valeur de gris de chaque pixel, ce qui permet d'obtenir de manière robuste les caractéristiques linéaires de ces images. Les tests sur l'ensemble de données réel d'images tomographiques d'émulsion nucléaire et sur l'ensemble de données public YorkUrban montrent que la méthode proposée peut améliorer efficacement la précision du réseau neuronal convolutif ou de la vision dans la classification des événements basée sur le transformateur pour les événements de désintégration alpha dans l'émulsion nucléaire. En particulier, la méthode de détection de segments de ligne dans la méthode proposée permet d'obtenir des résultats optimaux en termes de précision et de vitesse de traitement, ce qui présente également une forte capacité de généralisation dans des images naturelles de haute qualité.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E106-D No.11 pp.1854-1867
Date de publication
2023/11/01
Publicisé
2023/08/09
ISSN en ligne
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2023EDP7117
Type de manuscrit
PAPER
Catégories
Traitement d'image et traitement vidéo

Auteurs

Ye TIAN
  Zhuzhou CRRC Times Electric Co., Ltd.
Mei HAN
  Hunan University of Technology
Jinyi ZHANG
  Shenyang Ligong University

Mots-clés

Table des matières