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.     

一种改进的Hough圆检测算法

普通Hough圆检测计算量大，且实际图像易受光照和背景不均匀等条件的影响，针对这些情况提出了一种将待检测圆图像先作边缘检测后，再对边缘图像进行粗匹配和精匹配，以实现圆检测的方法．粗匹配使用改进的SSDA算法进行，精匹配利用圆的两条不平行弦的中垂线相交于圆心的几何性质，对经典Hough变换加以改进，提高了检测速度．     

一种多阈值Hough变换车道线检测算法

针对传统Hough变换虚线检测率不足的问题,提出一种多阈值Hough变换车道线检测算法。该算法在对图像进行灰度化处理、逆透视变换、二值化处理的基础上,在预设好的多条直线位置进行突变点检测,并对突变点进行分类、拟合、合并,最后进行Hough变换。3种实际路况的实验表明,该算法能够较准确、稳定地检测出车道线,平均识别率达到9870%,高于传统Hough直线检测算法的平均识别率(86.84%),而且可通过计算车道线线段的长度和点的个数来判断虚线和实线。     

基于Hough变换的表格倾角检测

Hough变换是一种常用的检测直线的算法。在表格识别的预处理阶段,对倾斜的表格进行倾角检测,Hough变换是一种比较好的方法,但Hough变换有运算量大的缺点,本文中根据表格的特点及扫描后表格倾角的范围,首先取表格的一个子区域,在子区域中寻找近铅垂线,对近铅垂线采用二级Hough变换的方法,从而降低了运算量,提高了效率,同时又保证了准确度。     

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变换的偏心口检测

分析了Hough变换在圆检测应用中存在的问题,针对液体罐装桶盖的加注口为偏心圆形的情况,提出了一种基于两点梯度信息的改进的Hough变换算法.经检测实例验证,该算法计算速度快,占用内存少,检测精度高.     

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GPU的Hough变换多圆加速检测实现

针对多圆检测问题,本文提出一种边缘点连续性特征按曲线段进行归类,同时丢弃非圆特征点,利用图形处理器(GPU)的高度优化的并行计算能力在每个曲线段点集中按照一定的取点规则取3点并行计算圆参数的改进Hough变换算法。该实现有效地降低Hough变换的无效累积,同时保留了传统Hough变换抗噪性强、对不完整边缘具有鲁棒性等优点。经测试,该改进算法在GPU的检测的速度优于CPU三十多倍,性能具有明显优势。     

小波变换及骨架提取在图像边缘检测中的应用

提出了一种基于小波变换及骨架提取的图像边缘检测算法，该算法将小波变换、边缘点检测和骨架提取合并成一个完整过程，减少了图像中纹理对边缘提取的影响．实验结果表明，该算法有较好的边缘检测效果．     

结合分块Hough变换与Kalman预测的车道线检测方法

本文利用分块Hough变换与Kalman预测相结合的方法来处理车载摄像机采集的道路图像,在极大的降低算法复杂度的同时能够对弯道处的车道线进行有效的检测。这种采用分块变换与预测相结合的方法能有效的降低计算量,提高车道检测的实时性。实验表明,本文方法既可以得到稳定的检测结果又能提高检测的速度,同时继承了Hough变换的容错性和鲁棒性。     

椭圆检测算法的比较

椭圆检测在图像识别与计算机视觉领域中一直占有重要的位置,而边缘检测是图像特征提取(包括椭圆检测)的首要条件.介绍了常用的几种边缘检测算法(如Sobel算子、Canny算子、Zernike矩算子等),分析了这些算法的异同与优劣;讨论了几种基于Hough变换及其改进方法的椭圆检测算法(包括利用椭圆极点与极弦性质的提取算法、利用三点确定椭圆的提取算法、利用椭圆几何对称性算法等).比较这些算法并选取几种分别应用于真实图像,并列出检测结果.最后,提出存在的问题和进一步研究的切入点.     

灰关联分析方法在直线检测中的应用

为了提高图像直线检测的精度,提出了一种基于灰关联度分析的图像直线检测算法,首先确定参考序列和比较序列,然后计算以各像素点为中心形成的比较序列与参考序列之间的关联系数,得到图像的边缘后,再利用Hough变换对直线进行检测.通过与常规边缘检测算法比较可知:基于灰关联的边缘检测算法得到的结果更清晰.能较好地区分目标和背景.实例表明该方法能有效提高直线检测的精度.     

基于速度估计的双Hough变换运动轨迹检测算法

提出一种速度估计约束下的双Hough变换算法,并用于序列图像运动点轨迹检测.对于像面投影近似直线的匀速运动点轨迹,首先进行速度预估计,然后在此基础上进行连续2次不同空间的Hough变换.第1次Hough变换将疑似目标点由图像空间X-Y根据极坐标方程转换到ρ-θ空间,在初步筛选疑似二维轨迹后,引入时间维信息,将疑似目标点投影到T-L空间.第2次Hough变换由T-L空间根据斜截式方程转换到V-S空间,再利用最初的速度预估计值限制投影范围,进一步剔除虚警.仿真结果表明:所提算法对目标运动速度的相关先验知识要求较少,在噪声较强的条件下,依然能取得较好的检测结果,且算法开销更少.     

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．     

商空间理论的Hough变换直线提取

Hough变换以其对图像噪声的鲁棒性,一直是参数化图形检测提取的经典工具,尤其是在直线提取方面,但传统的Hough变换存在的一些缺点,限制了Hough变换的应用场合,粒度计算为这些缺点的改进提供思路,文中在全面分析传统Hough变换及其存在缺点的基础上,结合商空间的粒度计算理论模型,提出一种基于商空间理论的Hough变换直线提取算法,实验证明,该算法在算法复杂度、实用性和准确度等各方面都有一定的改善。     

基于形态学滤波和Hough变换的掌纹主线提取方法

提出一种结合形态学滤波和Hough变换提取掌纹主线的方法,在对方向性掌纹线特征子图像做形态学滤波后,将滤波图像转换至Hough变换参数空间,利用Hough变换具有的点线对偶性,检测参数空间内累加数组的峰值来确定主线的空间位置和走向,并展开邻域检测得到主线.本文算法更符合主线的自然生长规律,在成功提取主线的同时消除了粗大掌纹皱纹在主线提取中易产生的干扰.     

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.     

基于立体视觉的空间球体快速定位方法

采用双目立体视觉系统,对空间球体三维视觉定位方法进行了研究,提出了基于双视锥曲面的球体定位方法.为了实现对球体三维位置的动态实时检测,提出一种基于预测的椭圆曲线快速搜索算法.该算法采用随机Hough变换的取样思想和启发函数预测椭圆搜索区域,减少Hough变换的计算量.为了提高Hough表的操作效率、减少存储空间,设计了一种有效的Hough表存储结构.通过多种方法的综合应用,降低了球体三维定位的计算量和对存储空间的需求,并在实验中验证了所提出的方法.     

实时图像处理中的垂直和水平直线检测算法

Hough变换,是一种在二值图像中检测直线的常用方法。由于它有很高的计算复杂度,所以很难满足实时处理的要求。如果需要检测图像中若干指定方向的直线,则可将Hough变换进行一些简化。文章根据Hough变换的基本理论,提出了一种快速检测二值图像中垂直和水平直线的方法,应用于半导体芯片矩形检测,取得了良好的效果。     

从图像中快速检测直线的并行算法

提出了一种在具有可扩展机群体系结构的通用超级并行机环境下的快速直线检测算法．采用最优域划分法将原图像进行NXN等面积划分，并映射到并行系统各节点的局部坐标下进行直线检测．通过先后两次在Hough变换的扫描过程中提前引入闽值作用，可有效减小计算的复杂度．同时证明了，划分后的子图像采用原阈值的1／（2N-1）进行检测，可满足原图像中的直线目标不丢失的要求．实验结果表明，所提算法具备高鲁棒性和强抗噪能力，能有效提升加速比，该比值的最大值可为25．320．