线性回归与Hough变换在计算图像倾斜角度中的应用

对矩形图像识别之前，通常需要对其进行倾斜角度的矫正，本文给出了矫正的两种方法：线性回归法和Hough变换法，并详细介绍了这两种方法的原理、算法步骤、实现过程、仿真结果及各自的优缺点，并将其用于工程实践中，取得了很好的效果．     

一种新的基于Hough变换的文档图像倾斜矫正方法

在光学字符识别(OCR)图像扫描输入过程中,图像或多或少地会出现某种程度的倾斜,这往往给字符分割和识别造成很大的影响和难度。因此,文档图像的倾斜矫正是很重要的环节。Hough变换可以用来将图像边缘连接起来得到边界线,该变换受噪声和边界线间断的影响较小,而广泛用于各种类型文档图像的倾斜矫正。但Hough变换计算复杂度较高,本文对此作了一些改进,从而大大减少了计算量。     

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.     

Hough变换在人头识别中的应用

Hough变换能识别各种形状的目标,而且有对不完整边缘具有鲁棒性的优点.本文详细论述了Hough变换识别圆形目标的原理,并将其应用于人头识别.首先对原图像利用Canny算子进行边缘提取,然后利用Hough变换找人头的中心,大量实践证明了Hough变换识别人头的良好效果.     

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     

线性回归模型中自变量变换与强影响点

提出了单个数据或一组数据对线性回归模型中自变量变换参数极大的似然估计影响的诊断方法，并把该方法同Ａｔｋｉｎｓｏｎ的方法作了比较。     

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．     

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。     

基于形态学和霍夫变换的文档图像倾斜检测

为了解决各种文档倾斜方法难以同时兼顾检测精确度和处理速度,该文提出了一种基于形态学和霍夫变换的文档倾斜检测方法.首先用形态学方法对文档图像进行行程平滑、消除噪声和边缘提取,然后用霍夫变换检测出文档的倾角.通过改进形态学运算,加快了检测速度.实验结果表明,该方法对A4大小的文档图像的平均检测用时为1.78 s,最大误差为0.2°.     

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.     

小波变换在图像压缩中的应用

介绍了小波变换的基本理论以及基于小波变换的图像分解与重构过程．讨论了在Matlab语言环境下实现图像压缩的基本方法,并对小波变换用于图像压缩时小波基的选取所要考虑的因素进行了分析．从工程和实验两个方面较为直观地探讨了小波变换在图像压缩中的应用．实验结果表明：小波变换用于图像压缩能够实现很高的压缩比,具有很高的使用价值．     

小波变换和子采样在彩色图像水印中的应用

为了实现对多媒体数据版权的有效保护,采用小波变换和图像子采样技术,提出一种彩色图像水印新算法.水印嵌入时,先对宿主图像在YIQ色彩空间中的Y分量进行子采样,并对得到的4个子图像分别进行二级离散小波变换,然后,将经Arnold变换置乱后的水印图像嵌入到小波变换后的低频子带中,其嵌入位置由TD-ERCS混沌系统产生的混沌序列确定.采用盲提取算法进行水印提取.研究结果表明:嵌入水印后的图像质量高,水印隐蔽性好:水印图像能抵抗JPEG压缩、噪声、滤波、图像锐化、直方图均衡化、剪切和旋转等攻击,鲁棒性好;用于水印提取的密钥空间大,增强了水印的安全性.     

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     

小波变换在医学图像边缘检测中的应用

边缘检测是医学图像处理中的一项基本内容.正确提取医学图像的边缘特征,无论对于描述目标还是解释图像都是十分关键的.由于小波变换具有良好的局部特性和多分辨率的特点,将基于小波变换的边缘检测方法应用于医学图像的边缘提取.实验结果表明,该方法不仅能有效地检测图像边缘,并且对噪声有良好的鲁棒性.     

多元线性回归在矿体开采中的应用

运用正交有限元原理,对影响矿体开采的主要结构参数进行正交试验分析,用三维有限单元法求得矿体开采在数值模拟极限状态下的顶板极限厚度,并采用多元线性回归的方法推得矿体顶板极限厚度与主要开采结构参数之间的关系式,然后用工程实例验证了推得关系式的可靠性。     

多元线性回归在矿体开采中的应用

运用正交有限元原理，对影响矿体开采的主要结构参数进行正交试验分析，用三维有限单元法求得矿体开采在数值模拟极限状态下的顶板极限厚度，并采用多元线性回归的方法推得矿体顶板极限厚度与主要开采结构参数之间的关系式，然后用工程实例验证了推得关系式的可靠性。     

小波变换消除数字全息零级像的应用

分析了小波变换的滤波性质,用小波变换对数字全息图进行了去除零级像的处理.与频域滤波的处理结果相比,小波变换可以显著提高再现图像的对比度;与空域模板法相比,小波变换可以更有效地消除零级光周边特定空间频率的系统噪声.     

基于Canny算子和Hough变换的夜间车道线检测

针对夜间只有车灯照射路面图像整体较暗、光照不均匀、车道线不易检测的问题,提出了一种夜间车道线识别方法。首先,对预处理后的图像采用Laplacian算子进行边缘增强;然后,结合Otsu算法进行Canny边缘检测,再在边缘图像底部1/3区域中利用Hough变换进行直线拟合;最后,在斜率约束的基础上提出了一种内侧车道线提取算法,实现了车辆所在车道内侧车道线的检测。针对多种夜间车道线图像进行实验,结果表明,该算法准确提取出了内侧车道线。提出的方法能克服图像较暗和光照不均的影响,排除旁侧车道线、护栏等的干扰,有助于夜间车辆各行其道。