Determining hysteresis thresholds of Canny Edge Detector for Lines Detection

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F62156489%3A43110%2F16%3A43910066" target="_blank" >RIV/62156489:43110/16:43910066 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://www.vedeckekonference.cz/library/proceedings/mmk_2016.pdf" target="_blank" >http://www.vedeckekonference.cz/library/proceedings/mmk_2016.pdf</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Determining hysteresis thresholds of Canny Edge Detector for Lines Detection

Popis výsledku v původním jazyce

The Canny edge detector is a very popular multi-stage algorithm for image edge detection and its output is frequently used as an input for the Hough transform algorithm for identification of lines. Its crucial step is the edge tracking by hysteresis, which selects the final edges by using two thresholds. The assessment of those two values in an unsupervised way is a difficult task, that is usually solved by application of statistical functions to the values of intensity of the input image converted to grayscale. This paper's objective is to experimentally prove, that it is more convenient not to use the input image, but instead the gradient image, which is the output of the Sobel gradient operator. The paper also revealed that with using the 2:1 ratio between the upper and lower threshold and the upper threshold to be set around 55 % of the maximum value of gradient image, the line detection reaches much better results.

Název v anglickém jazyce

Determining hysteresis thresholds of Canny Edge Detector for Lines Detection

Popis výsledku anglicky

The Canny edge detector is a very popular multi-stage algorithm for image edge detection and its output is frequently used as an input for the Hough transform algorithm for identification of lines. Its crucial step is the edge tracking by hysteresis, which selects the final edges by using two thresholds. The assessment of those two values in an unsupervised way is a difficult task, that is usually solved by application of statistical functions to the values of intensity of the input image converted to grayscale. This paper's objective is to experimentally prove, that it is more convenient not to use the input image, but instead the gradient image, which is the output of the Sobel gradient operator. The paper also revealed that with using the 2:1 ratio between the upper and lower threshold and the upper threshold to be set around 55 % of the maximum value of gradient image, the line detection reaches much better results.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2016

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Sborník příspěvků z mezinárodní vědecké konference MMK 2016: Mezinárodní Masarykova konference pro doktorandy a mladé vědecké pracovníky

ISBN

978-80-87952-17-7

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

5

Strana od-do

1546-1550

Název nakladatele

Magnanimitas

Místo vydání

Hradec Králové

Místo konání akce

Hradec Králové

Datum konání akce

12. 12. 2016

Typ akce podle státní příslušnosti

EUR - Evropská akce

Kód UT WoS článku

—