一种基于误差扩散理论的直线检测算法

基于霍夫变换的基本原理,针对其在进行直线检测中存在的不足,利用误差扩散理论分析了在霍夫变换过程中的误差,研究了影响误差的因素.分析表明,直线的参数估计不仅和图像噪声有关,而且与直线的位置有关,直线到原点的距离越近,误差就越小,即对直线的检测精度就越高.提出了利用窗口移动的方法来寻求最优特征点和限制角度变换范围,结合最优特征点和误差扩散的理论,给出了一种改进的直线检测算法.在直线检测的精确性要求比较高的情况下,该算法能很好地满足要求.     

Hough变换在航迹起始中的应用

为了在重杂波区内检测出运动的目标 ,提出了一种改进的 Hough变换算法用于初始航迹的建立。通过检测在变换后参量空间的积累程度 ,可以识别处于匀速运动的目标。同传统的 Hough变换算法相比 ,设计中选取了更为合适的变换参量 ,改进了原算法中性能随距离变化的缺点。解决了跨相邻图元造成积累丢失 ,推算并验证了航迹起始的检测概率及虚警概率。该算法充分利用了目标在采样时间段内的累积信息 ,具有简化的检测手段 ,和良好的检测性能     

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．     

一种鲁棒的非平坦路面车道线检测算法

提出了一种鲁棒的非平坦路面车道线检测算法. 给出一种简单的逆透视变换方法,该方法不依赖于摄像机参数,计算简便. 基于法向车道线模型研究了车道线的线特征提取方法,结合线特征的方向特性和强度信息,提出了改进的Hough变换车道线直线检测方法,有效提高了检测的鲁棒性和计算速度. 利用检测出的直线对车道线进行精确定位,采用加权最小二乘曲线拟合方法完整地提取出图像中的车道线. 实验证明,算法在弯道和非平坦路面上都能准确地提取出车道线,具有较强的鲁棒性.      

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．     

基于混沌粒子群优化算法的电力线检测

提出了一种基于混沌粒子群的直线检测算法,并将其应用于电力线自动检测.首先利用Sobel算子对图像进行边缘检测得到候选边缘点;然后从中随机选择若干点对作为初始粒子,每个粒子代表一条直线,并以与其共线的候选边缘点的数目作为其适应度值,迭代过程中用混沌粒子替代最差粒子;最后选择适应度值最高的粒子作为所要检测的直线.实验结果表明:与Hough变换等算法相比,该算法可以有效减少重复计算,提高检测效率和准确率.     

采用最小均方误差筛选参数的Hough变换及应用

为了在含有大量噪声的图像中精确地检测形状,提出了采用最小均方误差筛选参数的Hough变换方法:首先采用Hough变换投票得到参数空间上的投票值,然后初步筛选出所有投票值大于投票阈值的参数,再分别计算这些参数对应图像在边界图像中的均方误差,最后选择其中均方误差最小的一组参数作为最后的检测结果.将该方法与取最大投票值的Hough变换分别应用于虹膜外边缘定位并相互比较,实验结果表明,该方法抗噪声能力更强,适用范围更大,得到的结果更加合理.     

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。     

基于边缘编组的车位线检测方法

针对自动泊车系统中检测车位线的问题,提出基于边缘编组的车位线检测方法。首先对图像进行预处理,并对传统Canny边缘检测算子改进,增加45°和135°方向模板计算梯度幅值和方向,降低噪声干扰并提高图像质量;接着,对边缘图像进行8邻域搜索并聚类分组,剔除较短直线、解决过连接问题;最后利用各边缘组内相邻两像素点梯度方向差分剔除非车位线特征的边缘组,通过对每个边缘组做随机Hough变换,并利用先验知识和最小二乘法拟合得到车位线。实验结果表明,该算法相对于传统Hough变换可以在不同情形下准确检测到车位线,并且具有较好的实时性。