基于平面变换技术的脉冲信号分选

针对平面变换分选信号方法中人工检测特征曲线的缺点,对平面变换后特征曲线的检测方法进行了研究.将随机Hough变换引入平面显示变换后的特征曲线检测,导出了检测曲线参数与待分选脉冲序列的脉冲重复间隔(PRI)之间的关系,利用该技术可实现对平面变换后特征曲线的自动检测与分离,该方法适用于固定PRI、参差PRI和随机抖动PRI脉冲序列的分选.     

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．     

一种用于综合电脑验光仪的快速人眼识别算法

针对嵌入式系统中所采用的Hough和随机Hough变换方法来确定人眼位置的方法存在的运算量较大问题,结合综合电脑验光仪所采集图像的特点,本文提出了一种对硬件系统要求较低,且识别速度较快,同时可以保证精度的识别定位人眼瞳孔定位方法。该方法通过获取图像中对象的轮廓,寻找连通区域与边界,然后根据圆度与设定阈值的比值的大小来识别人眼瞳孔并定位其中心位置实现自动跟踪。结果表明该方法可以准确确定人眼位置实现自动跟踪,且运算复杂度较低,运算速度相比于传统Hough变换算法有较大提升,可降低硬件成本。     

一种可提高试井模式识别准确度的改进HT—BP方法

在用BP神经网络进行试井问题模式识别的过程中,若将现场试井数据简单地以点对方的方式送入BP神经网络进行识别,则与训练模式无法对应;若在用BP神经网络学习和识别曲线之前进行归一化处理,则会引起曲线的尺度变化和空间位移。结合试井问题对Hough变换进行了改进,提出了改进Hough变换相应的比例和空间压缩方法。用比例变换和空间压缩方法及改进Hough变换法对试井曲线进行预征处理后再送入BP神经网络,可以大大改善识别能力。实例说明,改进Hough变换与BP神经网络相结合的方法（ＭＨＴ－ＢＰ）对试井模式识别的准确性较高。     

一种可提高试井模式识别准确度的改进HT-BP方法

在用BP神经网络进行试井问题模式识别的过程中 ,若将现场试井数据简单地以点对的方式送入BP神经网络进行识别 ,则与训练模式无法对应 ;若在用BP神经网络学习和识别曲线之前进行归一化处理 ,则会引起曲线的尺度变化和空间位移。结合试井问题对Hough变换进行了改进 ,提出了与改进Hough变换相应的比例变换和空间压缩方法。用比例变换和空间压缩方法及改进Hough变换法对试井曲线进行预处理后再送入BP神经网络 ,可以大大改善识别能力。实例说明 ,改进Hough变换与BP神经网络相结合的方法 (MHT BP)对试井模式识别的准确性较高。     

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.     

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．     

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.     

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．     

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     

基于肺音谱图Hough变换的喘鸣音识别方法

提出了一种基于Hough变换从肺音的STFT光谱图中检测喘鸣音的方法.这一方法先对采集的数字肺音数据的STFT谱图进行ROI区域的截取,再利用Canny算子进行图像边缘检测,最后基于Hough变换数据的分析来自动识别喘鸣音.临床分析的数据包括临床采集的肺音和国际上共享的肺音文件.Hough变换检测方法在60例喘鸣音的检测中达到了87%的准确率,70例正常呼吸音的识别率达到74%.     

指针式仪表自动识别装置的设计

针对指针式仪表人眼读数效率低,不能转化成数字信号输入计算机,提出一种基于Hough变换的指针式仪表自动判读方法.该方法运用图像减影技术,通过调节图像分辨率实现指针的检出,再利用Hough变换做峰值检测、线检测和链接,通过转换偏转角度的基线位置,确定出仪表指针的读数.实验表明,该方法能快速有效地完成指针式仪表的自动判读,且最大不确定度明显优于人眼的识别,具有较高的精度.     

小波变换在图像去歪斜中的应用

提出一种基于小波变换的图像去歪斜方法。图像去歪斜的关键在于边缘检测和边框提取。边缘检测采用由粗到细的方法，利用小波变换的多分辩率特性，得到的结果较传统的方法有更好的去噪和定位性能，并能保留必要的细节。边框提取则是用改进的Ｈｏｕｇｈ变换寻找直线，将参数空间二次量化，在一定程度上解决了常规Ｈｏｕｇｈ变换抗干扰性和精度之间的矛盾。     

测井放磁图接箍主峰倾斜校正算法

测井放磁图在扫描输入时产生的倾斜会对CCL曲线接箍主峰深度提取产生很大的影响。提出了一种测井放磁图接箍主峰倾斜校正算法。该算法通过先进行CLR深度预处理,再利用改进的Hough变换,克服了传统Hough变换计算量偏大、速度慢的弱点;而且实现了大范围、高精度的放磁图接箍主峰倾斜校正,具有较强的实用价值。     

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.