거친 변환 전에 Sobel / Prewitt Edge 감지 대신 Canny Edge Detection을 사용하는 이유는 무엇입니까?

허프 변환이 이미지에서 작동하려면 이진 이미지 여야한다는 것을 알고 있습니다. 그레이 스케일 이미지로부터 변환하기 위해서는 에지 검출 알고리즘이 사용되어야한다. 사람들은 항상 다른 사람들 (Sobel 등) 대신 Canny edge detection을 사용한다는 것을 알았습니다. 왜 그런 겁니까?

캐니 에지 감지는 사용자가 언급 한 것보다 더 나은 (거짓 경보 감지) 에지 감지로 간주됩니다.
이는 주로 2 단계로 인해 발생합니다.

1. 비 최대 억제-주변에서 지배적이지 않은 에지 후보는 에지로 간주되지 않습니다.
2. 히스테리시스 프로세스 (Hysteresis Process)-후보를 따라 이동하는 동안 가장자리 근처에있는 후보가 주어지면 임계 값이 낮아집니다.

이 두 단계는 "거짓"가장자리의 수를 줄이고 따라서 Hough Transformation과 같은 더 먼 프로세스를위한 더 나은 시작점을 만듭니다.

Hough 변환 (HT)을 이진 이미지에 적용해야한다는 내용은 사실이 아닙니다. 원래의 HT는 실제로 다른 방식으로 각 이미지 픽셀의 그레이 스케일 값을 고려하여 여러 가지 방법으로 HT를 확장했지만 실제로는 그런 식으로 공식화되었습니다. 결과적으로, 에지 검출 단계는 생략 될 수있다.

http://dx.doi.org/10.1109/JSEN.2014.2311160 에서 취한 그레이 스케일 값에 대한 인용 :

F. O'Gorman과 MB Clowes,“특징 포인트의 공선 성을 통해 그림 가장자리 찾기”IEEE Trans. 계산, 권. 25 번 4, 449–456 쪽, 1976 년 4 월.

[24] J. Skingley와 AJ Rye,“Hough 변환은가는 선 검출을 위해 SAR 이미지에 적용되었습니다.”Pattern Recognit. Lett., vol. 6 번 1, pp. 61–67, 1987.

[25] C. Trayner, NJ Bailey 및 BR Haynes,“시간-그라디언트 허프는 움직임 속도에 따라 물체 식별을 제한합니다.”Real-Time Imag., vol. 6 번 2, 143-153, 2000 쪽.