Eu sei que, para que a Hough Transform funcione em uma imagem, ela precisa ser uma imagem binária. Para converter de uma imagem em escala de cinza, um algoritmo de detecção de borda deve ser empregado. Percebo que as pessoas sempre usam a detecção de borda Canny em vez de outras (Sobel, etc). Por que é que?
Respostas:
A Detecção de Borda Canny é considerada uma detecção de borda melhor (no sentido de Falso Alarme) do que as mencionadas.
Isso ocorre principalmente devido a 2 etapas:
Essas duas etapas reduzem o número de arestas "falsas" e, portanto, criam um melhor ponto de partida para processos posteriores, como a Hough Transformation.
Sua declaração de que a transformação Hough (HT) precisa ser aplicada a uma imagem binária não é verdadeira. O HT original foi efetivamente formulado dessa maneira, embora, entretanto, diferentes autores tenham estendido o HT de várias maneiras - por exemplo, para considerar os valores da escala de cinza de cada pixel da imagem. Como conseqüência, a etapa de detecção de borda pode ser omitida.
Citações sobre valores de escala de cinza extraídos de http://dx.doi.org/10.1109/JSEN.2014.2311160 :
[23] F. O'Gorman e MB Clowes, "Localizando bordas da imagem através da colinearidade dos pontos de destaque", IEEE Trans. Comput., Vol. 25, n. 4, pp. 449–456, abril de 1976.
[24] J. Skingley e AJ Rye, "A transformação Hough aplicada a imagens SAR para detecção de linhas finas", Reconhecimento de Padrão. Lett., Vol. 6, n. 1, pp. 61–67, 1987.
[25] C. Trayner, NJ Bailey e BR Haynes, "Hough com gradiente de tempo transforma - restringindo a identificação de objetos pela velocidade do movimento", Real-Time Imag., Vol. 6, n. 2, pp. 143-153, 2000.