ࡱ> 796Ybjbj.ii """"6 "hBBBBB111$^C11111CBBX1RBB1B%7Ȅz  n0P,1111111CC1111111111111111 :Um estudo sobre o espao de parmetros linear por partes na Transformada de Hough Resumo: A Transformada de Hough (HT) comumente utilizada para detectar formas facilmente parametrizadas em imagens relativamente pequenas. Esta tcnica define um conjunto de clulas acumuladoras que representa o espao de parmetros discretizado da forma a ser encontrada, seguido por um processo de votao onde os dados de entrada depositam votos nestas clulas que correspondem s instncias das formas que os contm e, por fim, realiza a busca por mximos locais no resultado da votao, sendo a localizao desses mximos a representao das instncias de formas geomtricas mais aparentes no dado de entrada. No entanto, este mtodo torna-se impraticvel para formas com muitos parmetros ou imagens consideravelmente grandes devido ao aumento da quantidade de memria necessria com base na resoluo da imagem de entrada e alta dimensionalidade do espao de parmetros, tornando-a invivel em cenrios especficos. Neste trabalho, introduzida uma tcnica que utiliza a HT para gerar um espao de parmetros formado por clulas acumuladoras que no caracteriza uma discretizao regular do espao de parmetros, mas que estabelece uma variedade linear por partes por meio da triangulao de Delaunay e detecta mximos locais atravs da definio de Banchoff, permitindo assim a identificao de formas geomtricas. Este mtodo reduz tanto a quantidade de memria necessria quanto o tempo de processamento, tornando a HT vivel para a deteco de linhas em imagens com mais de 1 bilho de pixels ou a identificao de formas com espao de parmetros de maior dimensionalidade. Palavras-chave: Transformada de Hough, Deteco de Linhas, Variedade Linear por Partes, Pontos Crticos. Abstract: The Hough Transform (HT) is commonly employed for detecting easily parameterized shapes in relatively small images. This technique defines a set of accumulator cell that represent the discretized parameter space of the shape to be found, followed by a voting process where input data deposit votes in these cells corresponding to instances of the shapes they contain, and finally, searches for local maxima in the voting result, with the locations of these maxima representing the instances of geometric shapes most apparent in the input data. However, this method becomes impractical for shapes with many parameters or considerably large images due to the increasing memory requirements based on the input image's resolution and the high dimensionality of the parameter space, rendering it unfeasible in specific scenarios. In this work, a technique is introduced that leverages the HT to create a parameter space composed of accumulator cells that does not characterize a regular discretization of the parameter space, but establishes a piecewise linear manifold through Delaunay triangulation and detecting local maxima using the Banchoff definition, thus enabling the identification of geometric shapes. This method reduces both memory requirements and processing time, thereby making the HT viable for line detection in images exceeding one billion pixels or detecting shapes with higher-dimensional parameter spaces. Keywords: Hough Transformation, Line Detection, Piecewise Linear Manifold, Critical Points. QRSZ[rr ĦxxxxxxxbO<$hFn~h]AKHOJPJQJnHtH$hFn~hFn~KHOJPJQJnHtH*hFn~hFn~5KHOJPJQJ\nHtH-hFn~hFn~B*KHOJPJQJnHphtH,h]Ah]ACJKHOJPJQJaJnHtH;h]Ah]A5B*CJKHOJPJQJ\aJnHphtH9h]AhFn~B*CJKHOJPJQJ^JaJnHph"""tH;hFn~h]A5B*CJ$KHOJPJQJ\aJ$nHphtHRS[ 7 $da$gdFn~$d`a$gdFn~d-DM gdFn~$d-DM a$gdFn~ 677Ǭshh]AhFn~mH sH ;hFn~hFn~5B*KHOJPJQJ\mH nHphsH tH5hFn~hFn~B*KHOJPJQJmH nHphsH tH4hFn~h]ACJKHOJPJQJaJmH nHsH tHChFn~h]A5B*CJKHOJPJQJ\aJmH nHphsH tH,h]AhFn~CJKHOJPJQJaJnHtH ,1h. 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