分层迭代Hough变换法检测微器件圆形轮廓

微器件装配过程中对微器件进行模式识别和定位是微器件装配系统中机器视觉的一项关键性技术。分层迭代Hough变换法先对原始图像进行分层预处理 ,然后对不同层的图像进行迭代运算 ,通过调节图像与存储数组的大小来有效地减小存储空间和计算量。实验结果验证了算法的有效性和合理性。对于实验所用的图像分层迭代 Hough变换法将存储量和计算量分别减小为标准 Hough的 1/ 316和 1/ 172。因此该算法是一种能够满足微器件装配精度要求的有效方法 ,可用于含噪图像中圆形轮廓的实时检测和定位方面     

基于小波变换的人脸特征定位

提出一种基于离散小波变换 (DWT)的人脸检测与特征定位算法 ,算法针对人脸的不同特征 ,选择小波变换相应最有效的频段和分量 .运用椭圆检测算法、模板匹配算法、Hough变换等方法 ,并结合人脸各特征间的几何特征关系 ,采用由粗到细的方法分步地检测人脸范围 ,分割定位人脸的眼睛、虹膜、嘴、鼻尖等特征 .该算法对人脸姿态、表情变化和遮盖物具有一定的鲁棒性 ,同时具有计算量小、效率高的特点 .     

基于改进Hough变换的刀具磨损状态监测

针对传统Hough变换的参数空间所需存储量大、运算量大、不利于实现实时监测等缺点,提出了一种基于随机Hough变换的改进Hough变换算法,并将该方法用于工件表面纹理图像的处理,通过对工件表面的二值边缘图像进行改进Hough变换,提取直线段平均长度及直线段与切削速度方向的夹角作为特征参数,实现对刀具磨损状态的判断.算法分析和实验结果表明,该算法所需存储空间少,计算量小;提取的特征参数与刀具磨损状态之间存在密切联系,根据特征参数的变化规律可实现对刀具磨损状态的监测.     

Hough变换的分布式并行计算

针对标准Hough变换存储空间需求高、计算量大的缺陷，提出了一种用分布式并行计算实现Hough变换的方法，对分布式算法的分析与设计、Java远程方法调用、多线程同步、负载均衡等关键问题进行了讨论．实验表明，在拥有k台提供资源计算机的分布式系统中，分布式并行计算的时空开销可降低到标准Hough变换的大约1／k．     

基于小波变换的人脸特征定位

提出一种基于离散小波变换(DWT)的人脸检测与特征定位算法，算法针对人脸的不同特征，选择小波变换相应最有效的频段和分量．运用椭圆检测算法、模板匹配算法、Hough变换等方法，并结合人脸各特征间的几何特征关系，采用由粗到细的方法分步地检测人脸范围，分割定位人脸的眼睛、虹膜、嘴、鼻尖等特征．该算法对人脸姿态、表情变化和遮盖物具有一定的鲁棒性，同时具有计算量小、效率高的特点．     

Hough变换在槽形检测中的应用

在图像处理和计算机视觉中,Hough变换作为一种检测方法,应用非常广泛.本文利用了Hough变换对圆和直线的检测的改进算法,提出了一种非常实用的槽形检测技术和算法.利用Hough变换对噪音的不敏感性,完成了对槽形点群的分割,从而精确地计算出了槽形的参数.     

An Improvement of Fast Scalar Multiplication Algorithm on Elliptic Curves Over GF(2 n)

利用椭圆曲线密码体制上点乘运算改进的m进制方法,对一种标量乘法快速算法作了进一步改进,结果表明改进后的算法减少了椭圆曲线点乘运算的计算量及存储空间,并提高了运算效率.     

GF(2~n)上椭圆曲线标量乘法快速算法的改进

利用椭圆曲线密码体制上点乘运算改进的m进制方法,对一种标量乘法快速算法作了进一步改进,结果表明改进后的算法减少了椭圆曲线点乘运算的计算量及存储空间,并提高了运算效率.     

基于Hough变换的虹膜定位算法

针对利用Hough变换实现虹膜定位时遇到的一些问题提出了相应的解决方案。为减少Hough变换的计算量,本算法采用了“先采样后变换”、“由粗到精”的方法;为提高可靠性、减小噪声影响,算法利用了虹膜内外边界之间的耦合关系以缩小在边界参数空间内的搜索范围。在MAT—LAB软件环境下的试验表明,算法取得了良好的效果。     

计算机视觉在条形码缺陷检测中的应用

提出一种新的基于计算机视觉技术的识别方法.通过各种计算机视觉算法的合理配置,达成对缺陷条形码的修正和识别.在预处理阶段,采取线性灰度化方法和Ostu阈值分割方法,增强黑色条纹和白色背景之间的对比度;在条纹定位阶段,采取Canny边缘检测和Hough变换,有效定位黑色条纹对应的直线特征.实验结果表明:该方法对缺陷条形码的识别是有效的.     

三维场景相息图快速生成研究

相息图以其衍射效率高,无共轭像等优点而被广泛应用于全息三维动态显示中,然而相息图计算量大,生成速度慢而影响了它的实时动态显示;鉴于此,提出了一种三维场景相息图快速生成方法;采用OpenGL进行物点离散采样,逐点计算的优化查表算法进行相息图计算,将相位因子拆成水平方向和竖直方向因子的乘积,离线制作的查找表只需存储水平方向和竖直方向因子,从而使存入GPU纹理内存的查找表空间大大减少,并利用CUDA架构合理设计并行计算方案,使相息图的运算速度进一步加速;实验表明:采用此方法能正确生成所需的相息图,且计算速度比基于CPU的计算方法提高了40倍左右.     

OOFDM-PON系统的FFT/IFFT字长联合优化设计与实现

在基于现场可编程门阵列(field programmable gate array, FPGA)平台实现的实时光正交频分复用无源光网(optical orthogonal frequency division multiplexing-passive optical network, OOFDM-PON)系统中, 由于实时全并行快速傅里叶变换/快速傅里叶反变换(fast Fourier transform/inverse fast Fourier transform, FFT/IFFT)模块计算复杂度高, 成为实时OOFDM-PON系统设计的主要瓶颈之一. 构建OOFDM-PON发送与接收仿真平台, 通过联合优化OOFDM-PON发送端的IFFT与接收端FFT蝶形运算的旋转因子和输出字长来降低模块的系统逻辑资源占用率. 采用基于缩短字长界限范围的方法来减少最优化字长的搜索时间, 同时构建了实时OOFDM-PON系统的基于DIF-2的64点IFFT/FFT的字长优化映射表. 该映射表在离线OOFDM-PON平台上的验证结果与仿真结果之间的误差控制在0.5 dB,验证了该优化算法的正确性. 与Spiral设计方案相比, 该设计的基于上述映射表的FFT模块可以节约大约37.2%的逻辑资源.     

三维表层模型层析反演并行化软件设计与研究

三维表层模型层析反演是一种高精度反演表层任意介质速度结构的有效方法,但大量的正、反演,需要高性能计算的支持.作者基于三维表层模型层析反演的并行性分析,研究了一套并行算法,提出了一种利用命名管道机制的动态负载均衡新方法,并在分布式共享存储并行系统上实现了软件设计,显著地提高了计算效率,整套并行算法在三维表层模型层析反演中获得了有效的应用.     

基于自适应3D－Hough变换方法估计三维物体的位置参数

本文提出一种基于３Ｄ－Ｈｏｕｇｈ变换检测深度信息图像中平面特征及估计三维物体位置参数的新算法．利用３Ｄ－Ｈｏｕｇｈ参数空间中位移和旋转相分离的特征，多层次地估计物体的位置参数．因为该算法直接从输入的深度信息图像获得几何特征，所以该算法具有较好的鲁棒性．     

基于Hough变换的列车客运票图像倾斜校正

为解决列车客运票防伪和自动验票中的列车客运票图像倾斜校正的问题,提出了一种基于Hough变换的列车客运票图像倾斜校正方法.该方法根据现有倾角检测算法及列车客运票图像的特点,将列车客运票图像的前景与背景分离,在对图像前景进行水平轨迹线平滑的基础上提取文本行特征线,然后采用分级Hough变换的思想实现倾角的检测,最后用直线拟合的方法实现图像的校正.实验结果表明了所提出的算法的有效性和可靠性.     

基于改进 Hough 变换与双点去除 R-最小二乘法的车道线检测优化算法

针对传统Hough变换和最小二乘法的不足分别提出改进算法,并应用到车道线检测中,对道路图像进行预处理得到车道线的边缘点,对拟合车道线的两种方法进行改进,提高车道线检测的准确率和实时性。在实际检测中,设计一种结合改进Hough变换和双点去除R-最小二乘(R-least squares with dual removal,R-LSDR)法的检测算法,并运用Kalman滤波器跟踪车道线,在实车采集的道路图像序列上进行初步测试。实验结果表明,优化的车道线检测算法提高了检测准确率和运行效率。     

基于Wigner-Hough变换的P3/P4多相码雷达信号检测研究

Wigner-Ville分布是分析非平稳信号的常用时频分析方法,它将一维时间信号映射到二维时频平面上,而Hough变换在图像处理和计算机视觉中经常被用来提取图像中的图形特征。文章将这2种方法结合,提出了一种检测多相码雷达信号的方法,该方法首先计算信号的Wigner-Ville分布,得到二维时频分布图,然后在时频平面上再进行Hough变换,从而检测由LFM信号得到的多相码信号,如P3和P4多相码。仿真结果证明,此方法可有效地对线性调频类多相码信号进行检测,并且有较好的抗噪声性能。     

三维数值流形法覆盖系统并行分区生成算法

三维数值流形方法（three dimensional numerical manifold method,3D-NMM）是岩土工程数值模拟中强大的数值方法之一。但一直存在接触判断困难、计算处理数据量大,效率低等问题。将并行计算技术应用于三维数值流形方法覆盖系统生成可以有效提升其覆盖系统的生成效率。详细研究了并行编程模式下三维数值流形法覆盖系统的生成算法。基于MPI分布式内存编程原理,将分区覆盖生成作为三维数值流形法并行覆盖生成基本思路。先采用规则粗六面体网格覆盖问题域,并利用Metis划分网格形成负载基本均衡的子区域,在原有串行算法的基础上设计了子区域覆盖系统的生成算法。并基于分布式内存存储模式下不同区域间数据传递需求,对本并行算法建立了界面信息传递算法,用以并行计算过程不同区域间中数据交流。最后,使用C++开发了基于布尔运算的三维数值流形单元及覆盖系统并行生成算法。算例表明此并行覆盖系统生成算法可有效提高三维数值流形法覆盖系统的生成效率及其应用规模     

基于方向密度检测与霍夫变换的混合矩阵估计

针对欠定盲源分离混合矩阵的估计问题,提出一种基于局部方向密度检测的孤立时频点处理与霍夫变换相结合的混合矩阵估计算法.首先通过变换域单源时频点处理增强信号的稀疏性,对散点图中的方向直线进行霍夫变换,通过判断局部极大值点确定源信号数量并估计混合矩阵.针对霍夫变换易出现的峰值簇拥问题,提出采用局部方向密度检测方法先判别并去除孤立时频点,之后再进行霍夫变换,提高了混合矩阵的估计精度.实验结果表明本文所提出的方法能够在未知源信号数量情况下实现混合矩阵估计,且估计精度高于K-means等常用方法.