Abstract本研究では、画像特徴抽出のためのHough変換を、理論的な面と実利用的な面の双方から検討し、アルゴリズム開発を行った。Vision;AGCV)をシステム的に実現した。(2)距離的な感度ばかりでなく、角度的な感度設計も可能なように、拡張Hough変換関数(EHT)の設計手順とパラメータの調整方法について一般化した。(3)直線検出の後処理としてのセグメント切り出し処理手法として、新たに、原画像の濃度分布をもとにセグメント端点の判別を行う方法を開発した。Transform)を開発した。効率化の観点からは、種々のアルゴリズムを図形特徴の検出精度と処理速度(計算コスト)、およびパラメータ平面のサイズ(メモリコスト)の面から評価した。Transform)、およびCHTとRHTを組み合わせた方法等によるHough変換アルゴリズム群を開発した。メモリコストについて比較・検討し、それぞれのアルゴリズムの特長を明らかにした。実利用的な観点からは、Hough変換の核となるアルゴリズム群の整備に加え、(7)検出結果の3D的表示法の開発、ソフトウェア周辺利用環境について整備を行った。汎用化するために、(8)開発した各種のアルゴリズムは、プログラムライブラリに蓄積した。プログラムライブラリはC言語の関数群で記述し、Windows環境などの最近のパソコンでもネットワークを介して利用できるようにした。