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°.     

基于霍夫变换的提升钢丝绳平面横向振动检测方法

为解决移动钢丝绳横向振动位移难以检测的问题,提出一种应用霍夫变换算法的提升钢丝绳平面横向振动检测方法.根据钢丝绳在图像中主要以直线形式呈现的特征,首先,对待检测的初始静态图像分别进行图像二值化、细化、膨胀及降噪处理,应用霍夫变换算法提取图像中的直线并编号;其次,根据霍夫变换处理结果,提出一种准确获得直线上待测点的处理方...     

基于改进概率霍夫直线检测的电梯门状态检测方法

针对电梯物联网改造外加传感器施工困难、成本较高等问题,该文提出了一种基于前置图像处理的电梯门状态直线检测方法。针对轿厢外背景及门板工艺对直线检测算法的干扰提出基于规则决策的解决方案。通过提取视频流电梯门图像进行预处理,使用改进概率霍夫直线检测算法提取特征直线,结合基于先验知识的判断规则,实现对电梯门开、关及故障状态的实时检测。通过多个门开关场景验证了算法的有效性,实验结果分析表明,该文提出的限角概率霍夫直线检测算法提取特征直线比概率霍夫直线检测算法耗时减少10%,查准率和查全率均优于概率霍夫直线检测算法,能适用于边缘侧电梯门状态检测系统。     

基于霍夫变换的直线检测技术

直线检测是数字图像处理的重要内容,在道路识别,建筑物识别,医学图像分析等领域都有十分重要的应用。通过对已经获得的图像进行边缘检测,然后用Hough变换对边缘检测进行直线检测。该方法简单,受直线中的间隙和噪声影响较小。在Matlab环境下对该方法进行了仿真实验,并对图像中直线目标进行了检测,结果表明用该方法对图像中直线目标进行检测是快速有效的。     

一种基于精简粒子群优化的霍夫变换算法

为了提高现有霍夫变换算法的准确率及计算效率,提出了一种基于精简粒子群优化的霍夫变换算法.该方法将霍夫变换后解的参数作为粒子位置,将霍夫变换的累加数组值作为粒子的适应度值,每一次迭代更新粒子的位置和速度,并将所得粒子群的适应度值按降序排列,保留"强壮"粒子,组成精简粒子群.实验结果表明,基于精简粒子群优化的霍夫变换算法不仅可以提高霍夫变换的计算速度,而且可以获得较高的计算准确率,特别是对于复杂背景图像和高噪声图像也同样适用.     

基于霍夫变换的烧结矿粒度识别研究

针对烧结矿生产时无法直接得到粒度大小和分布,人工检测的准确性和即时性不高等问题,提 出了一种基于图像增强和霍夫变换的烧结矿粒度识别方法。 该方法首先使用形态学开操作、图像像素点分 割、拉普拉斯图像锐化算子等方法进行图像增强,然后应用高斯滤波和图像边缘检测算法,最后用霍夫圆检 测算法进行烧结矿粒度检测,实时处理获取的图像,并检测出烧结矿的粒度大小和分布。 该方法可以快速检 测出图像中的烧结矿,其中图像像素点分割方法是根据烧结矿和背景的像素值设置分段函数进行分割,大幅 度减少图像中的噪声,提升了烧结矿和背景的对比度以及亮度,并且检测的准确性和即时性高,克服了人工 检测的弊端,准确率可达到 98%以上。 通过实验表明:该方法对提高烧结矿的生产效率、改善资源的利用、 降低人员成本具有积极作用。     

霍夫变换算法在圆心视觉定位中的应用研究

在图像处理中霍夫变换常被用于直线及圆检测。传统的霍夫变换运算速度慢,难以满足实际应用中对圆检测快速性的要求。提出了一种改进的霍夫变换快速圆检测算法,通过分析圆周点与邻域内其他点的位置关系,判断出圆周边缘的凸凹性及圆心方向;并以圆弧中心线的累加结果确定了圆周的圆心。通过新算法在液体自动化灌装系统中的应用,实现了视觉系统对桶口的快速识别与定位,验证了算法的有效性与快速性。     

基于边缘特征和霍夫变换的斑马线识别方法

现有斑马线识别方法普遍存在实时性差或准确率低等问题,对此提出基于边缘特征和霍夫变换的斑马线识别方法。首先利用逆透视变换(inverse perspective mapping,IPM)原理将单摄像机采集到的道路图像转换为俯视图像,然后采用Sobel_x边缘检测模板提取斑马线的边缘信息;基于此,采用霍夫(Hough)变换对斑马线在水平夹角、直线长度、间隔宽度、数量统计等约束条件下进行曲线拟合,最后实现斑马线的识别。试验研究中,选择600张在不同场景下采集到的道路图像对斑马线进行识别,算法在白天光线较好情况下准确率为97.56%,在夜晚情况下为88.67%,算法平均耗时约33 ms。结果表明该算法可以在多种环境下快速准确地识别出斑马线,满足实际工程应用的需求。     

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。     

采用Hough变换和灰度变化的图像角点检测法

根据棋盘格图像的特点,提出了一种新的棋盘格角点检测方法.对图像进行边缘提取后,得到两组相互垂直的直线组,通过Hough变换求出直线组的代数方程,采用代数方法求两组直线之间的交点,确定角点的初始位置.对每一初始角点邻域采用灰度变化检测方法进行精确的角点定位.该方法既保证了角点检出的正确性,又提高了角点坐标的检出精度.试验结果表明,该方法具有较好的效果和较强的鲁棒性.     

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%.     

Hough 变换用于提取试件边缘参数的研究

提出了一种采用二次迭代量化的灰度Ｈｏｕｇｈ变换提取试件边缘参数的新方法。它首先在整个参数空间内进行低精度的量化和第一次Ｈｏｕｇｈ变换以提取边缘的初检参数，然后在以初检参数为中心的一个空间邻域内进行高精度的量化和第二次Ｈｏｕｇｈ变换以提取边缘的精度参数。它有效地克服了常规Ｈｏｕｇｈ变换所存在的缺点。实验结果证明该方法具有抗干扰能力强、检测精度高、实时性好等优点。     

基于改进霍夫变换的水面无人船水界线检测方法

准确的水界线检测是水面无人船(unmanned surfaced vessel,USV)导航和自主避障的关键;同时也为水面图像处理提供有效区域。针对复杂背景下水界线检测实时性和鲁棒性欠佳的现象,提出一种改进的水界线检测方法。首先,使用Canny边缘检测提取图像的边缘信息;然后,使用基于边缘梯度信息的Hough变换,限定参与水界线拟合的边缘像素点的梯度方向;并删除对水界线没有贡献的边缘像素点,同时缩小累加器空间;最后,使用加权长度确定水界线,以此抑制标准Hough变换对纹理性区域边缘像素点造成的虚假峰值。实验结果表明该算法可准确、高效地检测出水界线。     

基于数学形态学与Hough变换的道路边缘提取

道路边缘的提取是运动检测中最关键的一步。针对目前运动检测过程中更新数据量大、实时性不高的问题,提出了一种新型、快速的道路边缘提取方法。该方法首先利用数学形态学对原图像进行增强,然后通过Canny算子对增强图像进行边缘检测,最后采用Hough变换检测出二值图像中的道路边缘。实验证明,该方法准确性较高,可以减少后期运动检测的运算范围,提高运动检测速率。     

基于Hough变换的虹膜定位算法

针对利用Hough变换实现虹膜定位时遇到的一些问题提出了相应的解决方案。为减少Hough变换的计算量,本算法采用了“先采样后变换”、“由粗到精”的方法;为提高可靠性、减小噪声影响,算法利用了虹膜内外边界之间的耦合关系以缩小在边界参数空间内的搜索范围。在MAT—LAB软件环境下的试验表明,算法取得了良好的效果。     

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BTFD-Hough变换的多Chirp成分信号的检测与参数估计

由于双线性时频分布(BTFD)对多个Chirp成分信号的时频表示存在交叉项干扰，因而在低信噪比情况下直接在时频平面难于进行检测和参数估计．该文提出了将信号的双线性时频分布作为图像，利用Hough变换检测图像中直线的原理，将多Chirp成分信号的检测与参数估计转换为在参数空间寻找局部极大值及其坐标的问题，可以使得检测和参数估计一并完成．仿真实验表明，该方法不仅能够有效地检测多Chirp成分信号并估计其参数，而且有较高的抗噪声性能，并能起到抑制与信号自项重叠的交叉项干扰的作用．     

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。