基于随机Hough变换的快速圆检测方法

针对随机Ｈｏｕｇｈ变换（ＲＨＴ）在复杂图象中检测圆时随机采样所造成的大量无效累积,提出了一种改进的ＲＨＴ用于圆检测,它是利用精度要求不高的梯度方向信息来决定是否对采样到的三点进行参数累积,从而较好地解决了无效累积问题．改进后的算法比原算法计算速度快、占用的内存小得多,检测性能有较大提高．     

基于上下文敏感度的动态图像目标识别

针对机载实时系统获取的图像序列既不满足背景固定又没有目标、背景的高灰度比,而且常规方法处理这些图像存在局限性,提出了基于上下文敏感度的运动图像目标识别算法.首先,对标准Hough变换(HT)算法进行改进,即沿着某一方向做HT,如果线段长度或已识别的目标点数加上剩余线段长度小于阈值,则停止此方向的扫描,这种变换克服了标准HT以图像边界点为扫描边界的缺点.其次,在静态图像识别的基础上,定义了图像识别的置信度,对运动图像前后帧的关系进行了量化,据此实现了对目标的识别.实验结果表明,与标准HT相比,改进的算法不仅具有很强的稳定性和高抗干扰能力,识别准确性高,而且处理速度是标准HT的3～5倍.     

多媒体传感器网络中被动目标定位算法

针对被动目标定位问题,提出了一种多视觉感知节点协同定位算法.与传统的视觉目标定位方法不同,该算法无需进行训练或特征识别,而是各个节点基于机器视觉理论,将目标投影为定位平面上的一条直线,并使用Hough变换将该直线映射为Hough空间中的一个离散点,最后对离散点进行正弦曲线拟合,拟合参数即为目标的最终位置估计.根据视觉感...     

基于优化的RBF神经网络模式识别新方法

提出了一种基于Hough变换优化的RBF神经网络模式识别新方法,该方法把Hough变换应用于RBF神经网络的参数确定中,实现了RBF神经网络的隐层节点数和数据中心值的自适应获取,提高了RBF神经网络的泛化能力。仿真结果表明:此改进的RBF网络用于模式识别中具有识别能力强,计算量小,识别速度快的优点,具有广阔的应用推广前景。     

白线焊缝跟踪系统中的图像处理方法

设计了适合于白线焊缝跟踪系统的图像处理算法,利用同态滤波、二值化等方法实现对采集图像的预处理,运用Hough变换法提取图像的特征边缘,并由此确定边缘位置,通过D/A转换将位置偏差量反馈成电压,控制伺服电机推动探架转动,保证探头实时跟踪焊缝。实验结果表明,该图像处理算法检测效果理想,检测精度达到±1 mm内。     

非线性数据拟合模型结合交叉参考迭代的医学椭圆形状检测

为提高噪声环境下椭圆类物体形状检测算法的稳定性与准确性，本文提出非线性数据拟合模型结合交叉参考迭代的新思路。首先提取噪声环境下椭圆类物体的边缘并进行初始形状拟合，然后参考拟合误差的大小舍弃边缘噪声与毛刺，再进行新的迭代拟合，直到拟合平均误差收敛到设定门限以下，从而得到自然椭圆物体形状参数。仿真实验结果表明本文提出的算法针对噪声环境下椭圆类物体的形状检测具有较高的稳定性和准确性，在实际医学应用中具有重要的参考价值。     

棉田喷药农业机器人的导航路径识别

为研究棉田农药喷洒机器人导航路径识别方法,以自然环境下采集的棉田图像为研究背景,在Lab色彩空间进行处理,把棉株从土壤背景中识别出来。通过最大方差阈值分割法将图像转化为二值图像,并经过中值滤波去除噪声。二值图像垂直方向投影做直方图,利用波谷位置确定左右垄分界线。根据左右垄棉株位置平均得到导航离散点,通过Hough变换得到导航路径,进而得到导航控制参数。利用坐标系转换关系将图像坐标系中的导航信息转换到世界坐标系,从而控制机器人行走。基于AS-R机器人对连续动态图像进行分析,该方法获得的导航参数是完全可行的。     

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.     

航迹起始算法及性能仿真

在深入研究基于逻辑的航迹起始方法和基于Hough变换技术的航迹起始方法的基础上,把基于逻辑的方法和Hough变换法相结合,提出了基于目标运动状态的航迹起始算法。该算法首先利用目标的位置信息形成候选目标航迹,在候选目标航迹扩展过程中,利用来自同一个目标的量测数据在较短时间内(相邻2个采样周期)具有相同的运动状态,利用目标的运动状态对候选航迹进行检验。进行了性能比较仿真,仿真结果表明:该算法在正确航迹起始概率上和基于逻辑的方法相当,但其虚假航迹起始概率远低于其他航迹起始方法;并且对存储要求低,适于工程应用。     

基于RSPWVD-Hough的多分量LFM信号检测

由于多分量LFM信号的双线性时频分布（BTFD）存在交叉项的干扰，所以在低信噪比条件下直接在时频平面难于进行检测，采用重排平滑伪魏格纳维尔分布（RSPWVD），能在抑制交叉项的同时提高时频聚集性，并利用Hough变换检测图像中直线的原理，将多分量LFM信号的检测问题转换为在参数空间寻找局部极大值的问题，由于Hough变换运算量较大，提出一种在平滑重排后进行设定门限处理的方法，仿真实验表明，该方法可以在抑制噪声和交叉项的同时大大减少运算量。