- Brady M.L. A fast discrete approximation algorithm for the Radon transform // SIAM Journal on Computing. 1998. V. 27. № 1. P. 91-99.
- Nikolaev D.P., Karpenko S.M., Nikolayev I.P. Hough Transform: Underestimated Tool In The Computer Vision Field // Proceedings of 22nd European Conference on Modelling and Simulation. 2008. P. 238-243. EDN: PGAWGZ
- Hough P.V.C. Machine Analysis of Bubble Chamber Pictures // Conf. Proc. C. 1959. V. 590914. P. 554-558.
- Duda R.O., Hart P.E. Use of the Hough Transformation to Detect Lines and Curves in Pictures // Commun. ACM. 1972. V. 15. № 1. P. 11-15.
- Асватов Е.Н., Ершов Е.И., Николаев Д.И. Робастная ортогональная линейная регрессия для маломерных гистограмм // Сенсорные системы. 2017. Т. 31. № 4. С. 331-342. EDN: ZTUPMD
- Nikolaev D.P., Nikolayev P.P. Linear color segmentation and its implementation // Computer Vision and Image Understanding. 2004. V. 94. № 1. P. 115-139. Special Issue: Colour for Image Indexing and Retrieval. EDN: LIVKFJ
- Kunina I.A., Gladilin S.A., Nikolaev D.P. Blind compensation of radial distortion in a single image using fast Hough transform // Computer Optics. 2016. V. 40. № 3. P. 395-403. EDN: WDNFAB
- A new approach to highway lane detection by using Hough transform technique / Nur Shazwani Aminuddin, Masrullizam Mat Ibrahim, Nursabillilah Mohd Ali et al. // Journal of Information and Communication Technology. 2017. V. 16. № 2. P. 244-260.
- Кунина И.А., Панфилова Е.И., Поволоцкий М. Детектирование пешеходных переходов на изображениях дороги на основе метода динамического выравнивания временных рядов // Труды Института системного анализа Российской Академии наук (ИСА РАН). 2018. Т. 68. № S1. С. 23-31. EDN: VMVBXY
-
Panfilova E.I., Shipitko O.S., Kunina I.A. Fast Hough Transform-Based Road Markings Detection For Autonomous Vehicle // Proc. SPIE 11605, Thirteenth International Conference on Machine Vision (ICMV 2020). 2021. V. 11605. P. 671-680.
-
Jahan R., Suman P., Singh D.K. Lane detection using canny edge detection and hough transform on raspberry Pi // International Journal of Advanced Research in Computer Science. 2018. V. 9. № S2. P. 85-89.
-
Energy-Efficient Hardware Implementation of Road-Lane Detection Based on Hough Transform with Parallelized Voting Procedure and Local Maximum Algorithm / J. Guan, F. An, X. Zhang et al. // IEICE Transactions on Information and Systems. 2019. V. E102.D. № 6. P. 1171-1182.
-
Thongpan Narathip, Rattanasiriwongwut Montean, Ketcham Mahasak. Lane Detection Using Embedded System // International Journal of the Computer, the Internet and Management. 2020. V. 28. № 2. P. 46-51.
-
Котов А.А., Коноваленко И.А., Николаев Д.П. Прослеживание объектов в видеопотоке, оптимизированное с помощью быстрого преобразования Хафа // Информационные технологии и вычислительные системы. 2015. № 1. С. 56-68. EDN: UXQJQP
-
Бочаров А.Д. Метод линейной регрессии, устойчивый к экстремальным стационарным помехам // Сенсорные системы. 2020. Т. 34. № 1. С. 44-56. EDN: NFUKHF
-
Green A.I., Schwartz R., Dodge J., Smith N.A., Etzioni O. // Communications of the ACM. 2020. V. 63. № 12. P. 54-63.
-
Tropin D.V., Ilyuhin S.A., Nikolaev D.P., Arlazarov V.V. Approach for Document Detection by Contours and Contrasts. 2020. arXiv:2008.02615 [cs.CV]. EDN: XPOOMT
-
Bezmaternykh P.V., Nikolaev D.P. A document skew detection method using fast Hough transform // Proc. SPIE 11433, Twelfth International Conference on Machine Vision (ICMV 2019). 2020. V. 11433. P. 132-137. EDN: XLISLT
-
Гайер А.В., Шешкус А.В. Нейросетевая детекция верхней и базовой линий текстовой строки на изображении // XII мультиконференция по проблемам управления (МКПУ-2019). 2019. С. 53-58. EDN: KKECIK
-
Slant rectification in Russian passport OCR system using fast Hough transform / E. Limonova, P. Bezmaternykh, D. Nikolaev, V. Arlazarov // Proc. SPIE 10341, Ninth International Conference on Machine Vision (ICMV 2016). 2017. V. 10341. P. 127-131. EDN: XNUQWI
-
Martynov S.I., Bezmaternykh P.V. Aztec core symbol detection method based on connected components extraction and contour signature analysis // Proc. SPIE 11433, Twelfth International Conference on Machine Vision (ICMV 2019). 2020. V. 11433. P. 27-34. EDN: HUNIII
-
Bulatov K.B., Chukalina M.V., Nikolaev D.P. Fast X-ray sum calculation algorithm for computed tomography // Bulletin of the South Ural State University, Ser.: Mathematical Modelling Programming and Computer Software. 2020. V. 13. № 1. P. 95-106. EDN: KNCATU
-
Dolmatova A.V., Chukalina M.V., Nikolaev D.P. Accelerated FBP for Computed Tomography Image Reconstruction // 2020 IEEE International Conference on Image Processing. 2020. P. 3030-3034. EDN: ONKVCW
-
Рентгеновский компьютерный томограф - новый инструмент в распознавании / А. С. Ингачева, А. В. Шешкус, Т. С. Чернов и др. // Труды Института системного анализа Российской академии наук (ИСА РАН). 2018. Т. 68. № S1. С. 90-99. EDN: YOQRDN
-
Monitored Reconstruction: Computed Tomography as an Anytime Algorithm / K. Bulatov, M. Chukalina, A. Buzmakov et al.// IEEE Access. 2020. V. 8. P. 110759-110774. EDN: UIRXAE
-
Vanishing point detection with direct and transposed fast Hough transform inside the neural network / A. Sheshkus, A. Chirvonaya, D. Nikolaev, V. L. Arlazarov // Computer Optics. 2020. V. 44. № 5. P. 737-745. EDN: XFXXIH
-
Sheshkus A., Nikolaev D. Houghencoder: Neural Network Architecture for Document Image Semantic Segmentation // 2020 IEEE International Conference on Image Processing. 2020. P. 1946-1950. EDN: QCJJYZ
-
Lin Y., Pintea S.L., van Gemert J.C. Deep Hough-Transform Line Priors // Computer Vision - ECCV 2020. 2020. P. 323-340. EDN: XCTQVJ
-
Deep Hough Transform for Semantic Line Detection/ Q. Han, K. Zhao, J. Xu, M.-M. Cheng // Computer Vision – ECCV 2020. 2020. P. 249–265.
-
Line detection via a lightweight CNN with a Hough Layer / L. Teplyakov, K. Kaymakov, E. Shvets, D. Nikolaev // Proc. SPIE 11605, Thirteenth International Conference on Machine Vision (ICMV 2020). 2021. V. 11605. P. 376-385.
-
Методы распознавания и обработки изображений в процессе строительства нефтяных и газовых скважин / С. А. Усилин, В. В. Арлазаров, Д. Н. Путинцев, И. А. Тарханов // Информационные технологии и вычислительные системы. 2020. № 1. С. 12-24. EDN: QKZACI
-
Zhao H., Zhang Z. Improving Neural Network Detection Accuracy of Electric Power Bushings in Infrared Images by Hough Transform // Sensors. 2020. V. 20. № 10. P. 1-16. EDN: QBEBOM
-
Ershov E.I., Karpenko S.M. Fast Hough Transform and approximation properties of dyadic patterns. 2017. arXiv: 1712.05615 [cs.CV].
-
Ершов Е.И., Терехин А.И., Николаев Д.И. Обобщение быстрого преобразования Хафа для трехмерных изображений // Информационные процессы. 2017. Т. 17. № 4. С. 294-308. EDN: ZXLUCN
-
Mehta D.P., Sahni S. Handbook of Data Structures and Applications, Second Edition. Chapman & Hall/CRC, 2018.
-
ФГУ ФНЦ НИИСИ РАН. Микросистема интегральная 1890ВМ9Я. Указания по применению, 2016.
-
Сударева О.Ю. Эффективная реализация алгоритмов быстрого преобразования Фурье и свертки на микропроцессоре КОМДИВ128-РИО. М.: НИИСИ РАН, 2014.
-
Райко Г.О., Мельканович В.С., Павловский Ю.А. Технология программирования многопроцессорной обработки гидроакустических сигналов на вычислительных устройствах семейства "КОМДИВ" // Гидроакустика. 2014. № 20 (2). С. 85-92. EDN: VQFQBP