Mengapa Deteksi Tepi Canny Digunakan Sebagai Pendeteksi Sobel / Prewitt Edge Sebelum Transformasi Hough?

Saya tahu bahwa agar Hough Transform dapat berfungsi pada gambar, itu harus berupa gambar biner. Untuk mengkonversi dari gambar skala abu-abu, algoritma deteksi tepi harus digunakan. Saya perhatikan bahwa orang selalu menggunakan deteksi tepi Canny alih-alih yang lain (Sobel, dll). Mengapa demikian?

Deteksi Tepi Canny dianggap sebagai deteksi tepi yang lebih baik (Dalam False Alarm sense) daripada yang Anda sebutkan.
Ini terutama disebabkan oleh 2 langkah:

1. Penindasan Tidak Maksimum - Tepi kandidat yang tidak dominan di lingkungan mereka tidak dianggap tepi.
2. Proses Hysteresis - Saat bergerak di sepanjang kandidat, diberikan kandidat yang berada di sekitar tepi ambang lebih rendah.

Kedua langkah tersebut mengurangi jumlah tepi "Salah" dan karenanya menciptakan titik awal yang lebih baik untuk proses lebih jauh seperti Hough Transformation.

Pernyataan Anda bahwa transformasi Hough (HT) perlu diterapkan pada gambar biner tidak benar. HT asli memang dirumuskan seperti itu, meskipun sementara itu penulis yang berbeda memperluas HT dengan berbagai cara - misalnya untuk mempertimbangkan nilai skala abu-abu dari setiap piksel gambar. Sebagai akibatnya, langkah deteksi tepi dapat dihilangkan.

Kutipan mengenai nilai skala abu-abu diambil dari http://dx.doi.org/10.1109/JSEN.2014.2311160 :

[23] F. O'Gorman dan MB Clowes, "Menemukan tepi gambar melalui collinearity poin fitur," IEEE Trans. Comput., Vol. 25, tidak. 4, hlm. 449–456, April 1976.

[24] J. Skingley dan AJ Rye, "Transformasi Hough diterapkan pada gambar SAR untuk deteksi garis tipis," Pattern Recognit. Lett., Vol. 6, tidak. 1, hlm. 61–67, 1987.

[25] C. Trayner, NJ Bailey, dan BR Haynes, "Time-gradient Hough mentransformasikan-membatasi identifikasi objek dengan kecepatan gerak," Real-Time Imag., Vol. 6, tidak. 2, hlm. 143–153, 2000.