hig.sePublikationer
Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • harvard-cite-them-right
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • sv-SE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • de-DE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Detection of Line Features in Digital Images of Building Structures
Högskolan i Gävle, Akademin för teknik och miljö, Avdelningen för Industriell utveckling, IT och Samhällsbyggnad, Datavetenskap. (Datavetenskap)
Högskolan i Gävle, Akademin för teknik och miljö, Avdelningen för Industriell utveckling, IT och Samhällsbyggnad, Datavetenskap. (Datavetenskap)ORCID-id: 0000-0003-0085-5829
2012 (Engelska)Ingår i: Proceedings of IADIS International Conference Computer Graphics, Visualization, Computer Vision and Image Processing 2012 (CGVCVIP 2012) / [ed] Yingcai Xiao, 2012, s. 163-167Konferensbidrag, Publicerat paper (Refereegranskat)
Abstract [en]

This paper describes method for detection of short line segments in digital images. It aims at identifying buildingsin images taken from the ground view. The process starts with the image edge map and is carried out in twodifferent levels. One is to detect long line segments usually stemming from façade edges and building silhouettes.The other one identifies shorter line segments which typically represent architectural details such as windows andentrances. Selected individual connected components in both vertical and horizontal gradient component mapsare used respectively as input to the Hough transform at this level. Our first result shows that this method iscapable of recognizing lines of interest but has also included many randomly oriented lines. The next step will beto eliminate the random line segments and correlate line segments of the two levels to classify high-level features ofbuildings in an image.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
2012. s. 163-167
Nyckelord [en]
Building images, Gradient edges, Hough transform, Line segment detection
Nationell ämneskategori
Datorseende och robotik (autonoma system) Datorteknik
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:hig:diva-12940Scopus ID: 2-s2.0-84887314410ISBN: 978-972-8939-74-8 (tryckt)OAI: oai:DiVA.org:hig-12940DiVA, id: diva2:553134
Konferens
IADIS International Conference Computer Graphics, Visualization, Computer Vision and Image Processing 2012 (CGVCVIP 2012), Lisbon, Portugal, 21-24 July 2012
Tillgänglig från: 2012-09-18 Skapad: 2012-09-18 Senast uppdaterad: 2018-03-13Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

Fulltext saknas i DiVA

Scopus

Personposter BETA

Liu, FeiSeipel, Stefan

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Liu, FeiSeipel, Stefan
Av organisationen
Datavetenskap
Datorseende och robotik (autonoma system)Datorteknik

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar

isbn
urn-nbn

Altmetricpoäng

isbn
urn-nbn
Totalt: 255 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • harvard-cite-them-right
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • sv-SE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • de-DE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf