The Detection of Rectangular Shape Objects Using Matching Schema

예수영; 최준영; 남기곤

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자료유형: 학술저널

저자정보: 예수영 최준영 남기곤

저널정보: 한국전기전자재료학회 Transactions on Electrical and Electronic Materials Transactions on Electrical and Electronic Materials 제17권 제6호

발행연도: 2016

수록면: 363 - 368 (6page)

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Rectangular shape detection plays an important role in many image recognition systems. However, it requirescontinued research for its improved performance. In this study, we propose a strong rectangular shape detectionalgorithm, which combines the canny edge and line detection algorithms based on the perpendicularity andparallelism of a rectangle. First, we use the canny edge detection algorithm in order to obtain an image edge map. Wethen find the edge of the contour by using the connected component and find each edge contour from the edge mapby using a DP (douglas-peucker) algorithm, and convert the contour into a polyline segment by using a DP algorithm. Each of the segments is compared with each other to calculate parallelism, whether or not the segment intersectsthe perpendicularity intersecting corner necessary to detect the rectangular shape. Using the perpendicularity andthe parallelism, the four best line segments are selected and whether a determined the rectangular shape about thecombination. According to the result of the experiment, the proposed rectangular shape detection algorithm stronglyshowed the size, location, direction, and color of the various objects. In addition, the proposed algorithm is applied tothe license plate detecting and it wants to show the strength of the results.

#Rectangular shape detection #Canny edge and line detection algorithm #Perpendicularity and parallelism of the rectangle

참고문헌 (16)

참고문헌 신청

Txomin Hermosilla / 2011 / Evaluation of Automatic Building Detection Approaches Combining High Resolution Images and LiDAR Data / Remote Sensing 3(12):1188~1210

C. R. Jung / 2004 / Proc. the 17th Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing :113

D. Shaw / 2006 / Proc. the Workshop of the Application of Computer Vision in conjunction with ECCV :119

S. F. Moosavizade / 2013 / J. of Basic and Applied Scientific Research 3:120

J. Illingworth / 1988 / A survey of the hough transform / Computer Vision, Graphics, and Image Processing 44(1):87~116

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