基于形态学和空间矩亚像素定位方法研究

为了提高图像定位系统的识别精度,提出了一种改进采用形态学腐蚀算法和改进的空间矩算法的十字目标亚像素中心定位方法.首先通过选取适当的结构元素,分别对组成十字图像的垂直、水平方向的直线段进行腐蚀处理,得到含有十字中心信息的水平和垂直的两条行、列像素,行、列的相交点即为十字图像特征的中点;然后选取适当参数空间,对行、列进行空间矩算法得到亚像素,最后用最小二乘法得到十字图像亚像素中心定位.实验结果表明,改进方法具有定位速度快,定位精度高的优点.     

一种大场景下的棋盘靶标角点自动定位算法

针对棋盘图案,提出一种亚像素精度的角点自动定位算法．该算法采用由粗到精的分层次检测策略,首先通过投影算法自动定位靶标图像中棋盘子图像的大致位置;其次在棋盘子图像中进行Hough变换,并根据角度投影图和幅值投影图进行棋盘角点的初步定位;最后在初步定位的角点邻域内通过高斯灰度插值和Harris算法得到最终的亚像素精度的角点位置．此外,本文还利用Hough变换提取的直线对角点进行自动排序．实验结果表明,该算法自动化程度较高,能够在大场景中自动定位靶标及其角点位置,而且精度较高,适用于大场景环境下畸变较小的摄像机的标定．     

随机Hough变换实现角点检测

为实现角点的有效检测,提高检测速度,提出一种基于随机 Hough变换的角点检测方法。利用随机 Hough变换求取出直线参数;根据角点在 Hough空间中的特征,利用反 Hough变换的反演原理对参数空间中的峰值进行反变换,定位图像空间中的直线交点;为避免虚假角点,将那些附近不包含任何边缘的交点删除,得到正确的角点。实验结果表明,该方法相对于 Harris算法和SUSAN具有更好的准确性、鲁棒性和稳定性,实时性也有一定提高。     

一种改进的基于Hough变换的虹膜定位算法

为改善虹膜定位的效果,提出一种改进的基于Hough变换的虹膜定位算法。首先,用一个全1的矩形窗对瞳孔中心进行估计;然后,以该估计中心为极点对虹膜二值图像进行极坐标变换,通过水平边缘点选择规则剔除非水平边缘点,再将图像变换到直角坐标;最后,利用Hough变换以及虹膜内、外边界之间存在的耦合关系来求取虹膜边界参数,并取最大和次大参数的均值作为最终的边界参数。实验结果表明,该算法平均定位时间为0.152 s,准确率高达98.4%。     

一种基于随机Hough变换的椭圆检测方法

在随机Hough变换基础之上,提出一种改进的椭圆检测方法,该方法降低了随机Hough变换的无效采样概率,对椭圆边缘的定位结果达到了亚像素级,并且能够准确判别出图像中的椭圆形标志,去除非椭圆形标志.通过实验得到较好的结果.     

基于RSPHL算法的圆形标志定位方法

针对传统圆形标志定位方法存在运算复杂、效率低的不足,结合点Hough变换的快速性和亚像素细分的精确性,提出基于点Hough变换与Legendre矩的圆亚像素检测算法,对印刷电路板(PCB)视觉检测中的圆形标志定位进行检测。实验结果表明,该方法定位精度可达0.056像素,具有抗噪性、准确性、快速性和鲁棒性的特点,能满足PCB视觉检测中高精度和实时性的要求。     

瞳孔中心快速定位方法研究

眼球运动是获得和揭示大脑工作信息的重要途径。近年来的研究多将眼球建模成圆或椭圆,利用Hough变换检测圆或椭圆,从而达到瞳孔中心定位的目的。传统的Hough变换（含随机Hough变换）的实时性较差,而为了获得更加准确有效的眼球运动信息,采集帧率往往需要超过100 f/s。为此,利用VOG的暗瞳特性及二值化后瞳孔图像圆的唯一性,通过Video Oculographic（VOG）设备采集眼部视频,对Hough变换进行改进,对预处理过的二值图像进行边缘提取,同时选取边缘上的三点通过点Hough变换得到一个参数组,再用数学期望替代传统Hough变换投票方式,对所有参数组求数学期望,得到最终瞳孔中心。实验证明,该方法可行、精确、稳定。     

基于Hough变换的直线跟踪方法

文中提出一种基于Hough变换的直线跟踪新方法，该方法利用Hough变换中的点线对偶性原理，将在图像空间中对直线的跟踪转化为在参数空间中对点的跟踪，把参数空间中的点作为特征点，在参数空间中的特征窗口内跟踪特征点，由最小二乘法得到匹配的特征点。文中还给出了该直线跟踪方法的几何解释，即在参数空间中的矩形特征窗口内搜索匹配点，实际上是在图像空间中以原点为中心的扇环范围内搜索匹配的垂足。合成图像序列和真实图像序列实验结果表明，该方法取得了较好的跟踪结果。     

基于曲线拟合的Placido图像中心提取方法

中心提取是Placido图像特征提取的关键环节,提出了一种基于曲线拟合的中心定位方法。利用Hough变换定位图像的像素级中心,建立图像的极坐标系;在极坐标轴方向,通过亮环灰度变化曲线的导数特征检测亮环中心线;将亮环中心线进行曲线拟合,确定亮环中心位置。中心提取精度达到亚像素级,利用标准球验证算法精度,屈光度误差小于0.25D。与常规算法进行对比,分析结果表明,曲线拟合法在准确性和稳定性上更优,为绘制精确的角膜地形图提供了保证。     

基于Hough变换的平行直线检测改进算法研究

根据经典Hough变换检测空间直线的原理,提出了一种基于Hough变换的平行直线检测改进算法,将采集到的图像进行二值化处理,再使用Sobel算子对该二值化图像进行边缘检测,对边缘检测得到的图像进行Hough变换和峰值点检测,由峰值点得到直线段图像,最后使用本文提出的改进算法计算出所有直线段的斜率,利用斜率相等来判定平行直线.通过对比实验证明,该算法能得到更高的精度,并缩短了运行时间.     

On the inverse Hough transform

In this paper, an inverse Hough transform algorithm is proposed. This algorithm reconstructs correctly the original image, using only the data of the Hough transform space and it is applicable to any binary image. As a first application, the inverse Hough transform algorithm is used for straight-line detection and filtering. The lines are detected not just as continuous straight lines, which is the case of the standard Hough transform, but as they really appear in the original image, i.e., pixel by pixel. To avoid the quantization effects in the Hough transform space, inversion conditions are defined, which are associated only with the dimensions of the images. Experimental results indicate that the inverse Hough transform algorithm is robust and accurate     

基于数学形态学与Hough变换的乐谱谱线探测算法研究

数学形态学是综合了多学科知识的交叉学科,是一种非线性的图像分析理论,己成为图像处理的重要工具之一。文章简单介绍了数学形态学和二值形态学的基本运算—腐蚀和膨胀,并提出了基于数学形态学的乐谱谱线探测算法。实验结果证明,与Hough变换探测直线算法相比,该乐谱谱线探测算法具有运算速度快、效率高、抗噪声能力强等优点。     

缩微交通环境下的车道标识线检测

为了解决缩微交通环境下的车道标识线检测问题,提出了一种数学形态学与概率霍夫变换相结合的车道标识线检测方法。首先运用灰值腐蚀膨胀对道路图像进行滤光处理,去除光照影响,然后利用自适应阈值二值化图像,最后利用概率霍夫变换寻找车道标识线。实验结果表明,在缩微交通环境下该方法能够准确地检测出车道标识线,具有很强的鲁棒性。     

结合形态学的Hough变换虹膜定位改进算法

虹膜定位是在虹膜图像中确定虹膜的内外边界,是虹膜识别过程的首要环节。Hough变换是虹膜定位的经典算法,但对原始图像质量要求高,算法运算时间长。依据人眼图像的灰度特性,结合形态学处理提出一种改进的Hough变换定位新算法。对图像进行灰度二值化运算后进行形态学处理分离出瞳孔,结合Sobel算子边缘检测出瞳孔边界点,通过最小二乘法拟合定位出虹膜内边界;在先验知识和形态学处理的基础上对图像进行Hough变换,定位出虹膜的外边界。实验表明所提出的算法性能比传统Hough变换有较大提高,可用于实际虹膜识别的预处理过程中。     

结合Hough变换与改进最小二乘法的直线检测

提出了一种结合Hough变换与改进的最小二乘法的直线检测方法。分析了Hough变换与最小二乘法在直线检测及检测精度上的优缺点;利用Hough变换鲁棒且不需启发式信息的特点进行初步检测,确定存在直线的大致区域;利用最小二乘法确定直线区域内特征点回归直线的精确参数。为克服最小二乘法对强噪声点敏感的缺点,提出了双点移除的p最小二乘法,通过同时剔除具有最大正负误差的一对数据点,保证数据集中的正常点能得到可靠保留以获得精确的回归结果。实验结果表明,所提方法提高了直线检测的检测率与检测精度,且降低了对Hough变换的分辨率要求,可以减小算法整体的空间开销。     

基于物方几何约束提取建筑物垂直边缘

航空影像中，垂直边缘对建筑物提取具有重要意义。为快速准确地提取垂直边缘，依据航空摄影测量学的有关知识，利用摄影测量成像模型推导出垂直边缘灭点位置，并结合物方空间几何约束和图像空间边缘信息，采用一种自适应模糊Hough变换算法，实现了建筑物垂直边缘的自动提取。实验证明，该算法是行之有效的。     

基于Hough变换的空间点位自动检测

在图像量测及物体精确定位中，Hough变换是一种应用非常广泛的图像边缘检测技术，该文在提取空间立方体上分布的规则格网线，进而确定其格网点空间坐标的研究中，针对传统Hough变换直线检测中易产生过连接线（点）、不易确定直线端点和长度以及定位精度低等问题，提出了一种适用于该类问题，基于Hough变换空间直线（点）位置自动检测的新算法。实验结果表明改进的Hough变换算法有效，空间交点坐标量测中误差达到子像素级。     

文档图像中书写线的检测与去除

采用快速的Hough变换检测文档图像中的书写线,从图像中抽取少量特征点,将其分成两个子集,每次从两个子集中各取一个上点计算变换窨内的对应参数,当变换空间的累加值达到预先设定的阈值就认为已成功书写线,使Hough变换的速度大大加快,具有很强的实用价值,根据书写线与字符笔画的位置关系去除书写线,对书写线和相交的区域依据书写线的宽度和相交情形确定不同的结构元素,进行数学形态学的开运算,去除书写线的同时,较好地保持了字符笔画,实验结果表明,对信封图像上书写线的检测和去除有满意的处理效果。     

Extended Hough transform for linear feature detection

Improving the accuracy of line segment detection reduces the complexity of subsequent high-level processing common in cartographic feature detection. We developed a new extension to the Hough transform and reported on its application to building extraction. We expanded the Hough space by a third parameter, the horizontal or vertical coordinate of the image space, to provide incremental information as to the length of the lineal feature being sought. Using this extended HT transform allowed us to more accurately detect the true length of a line segment. In addition, we used a Bayesian probabilistic approach to process our extended Hough space that further increased the accuracy of our extended Hough transform.     

结合LTS和Hough变换的直线检测算法

为提高Hough变换检测直线的精度,提出一种结合Hough变换与截断最小二乘法的直线检测算法。利用Hough变换确定图像中直线所在的大致区域,提取候选区域内的特征点集,采用截断最小二乘法拟合得到精确的直线参数。实验结果表明,该算法的检测率和检测精度较高,对Hough变换的分辨率要求较低,整体空间开销较小。