利用动态结构元素提取直线

研究了灰度文档图像中提取直线的方法．首先将灰度文档图像利用半色调技术转换为二值图像，进行倾斜矫正后利用Hough变换动态构造结构元素(HTSEC)；然后根据这些结构元素，利用数学形态学中的击中／击不中变换提取文档图像中的直线(MMLE)。     

基于广义Hough变换的手写汉字文档关键词提取

提出了一种基于广义Hough变换的手写汉字文档关键词提取技术.对于待提取的手写文档图像,采用字符像素逐点匹配和投票的方式进行广义Hough变换,在参数空间中定位出手写关键词图像的位置.本技术对传统的广义Hough变换进行了修改,突破了形状匹配需要完整轮廓信息的局限,简化了局部特征的计算,对手写汉字文档图像中具有局部形变、部分旋转和缩放的手写关键词能够有效提取.对于提取的相同关键词建立训练集,用签名识别的方法对书写者建模,能够达到书写者身份鉴别的目的.     

基于Hough变换的PDF417条码图像倾斜矫正

在对PDF417条码图像扫描输入的过程中,条码图像不可避免地发生倾斜,因此必需先对图像进行倾斜矫正,才能实现条码的准确识别.Hough变换具有抗噪声能力强的特点,是一种检测图像倾斜角度的重要方法.为了克服Hough变换计算量大的缺点,先通过行差运算提取图像水平边缘,然后只对提取的边缘进行两级Hough变换,实现倾斜角度的检测.本文采用基于直线拟合的方法实现倾斜图像的矫正.与传统的Hough变换以及其它的倾斜图像矫正方法相比,本文实现了准确性与快速性的很好结合.     

一种直线提取的新方法

直线提取是版面分析中的一个重要过程。该文提出了基于Hough变换的结构元素构造方法(HTSEC)以及基于数学形态学的直线提取方法(MMLE)，即首先将灰度文档图像利用半色调技术转换为二值图像，利用Hough变换检测直线倾斜角度以动态构造结构元素，然后利用数学形态学方法提取文档图像中的直线。     

一种新的毫米波图像去噪方法?

毫米波(MMW)焦平面成像系统得到的图像质量较差,为此,结合基于人类视觉系统(HVS)的自适应中值滤波和轮廓波变换,提出一种新的MMW图像去噪方法。利用基于HVS的自适应中值滤波方法实现噪声的自适应检测和滤波,滤除脉冲噪声。根据轮廓波分解的方向性和能量变化特性对中值滤波结果进行变换,并对得到高频子带做阈值去噪处理,以最大限度保留图像轮廓。实验结果表明,与传统方法相比,该方法所得图像的峰值信噪比较高。     

基于形态学和Hough变换的QR码校正与定位方法

提出一种基于形态学和Hough变换的定位及校正方法。先利用图像形态学的处理方法去除无关的背景信息并提取二维码轮廓,再利用Hough变化检测边缘并提取角点位置,然后通过逆投影校正图像,最后利用位置探测图形进行精确定位。通过实验证明本方法的有效与稳定性。该方法提供了二维码在复杂背景中准确定位的一种新途径。     

车牌识别中倾斜牌照的快速矫正算法

在车辆牌照自动识别(LPR)过程中，车牌图像的倾斜会给下一步字符切分和识别带来困难。利用传统Hough变换进行矫正的运算量很大，文中提出采用轮廓跟踪方法去除牌照图像中和矫正无关的所有冗余信息并采用分级检测的策略，在最大程度上减少矫正过程的运算量。实验结果表明，该方法可以准确地检测出车牌的倾斜角度，同时矫正速度比传统Hough变换方法提高10倍左右。     

基于Hough变换的金刚石颗粒测量方法研究

针对金刚石颗粒图像分析时的颗粒边缘非闭合性问题,本文提出了一种基于Hough变换的金刚石颗粒测量新方法。该方法首先对图像进行形态学去噪、平滑滤波和Canny边缘检测等预处理,得到金刚石颗粒图像的初始边缘曲线,然后采用Hough变换提取边缘曲线的直线特征,并通过极径和极角对多个直线特征进行判断和图形识别,得到确定的金刚石颗粒边缘轮廓,最后对得到的边缘轮廓进行拟合,测量出金刚石颗粒的粒径、椭圆度和圆度等参数大小。该方法在VC+ 环境下,用OpenCV编程技术对其进行了实验验证,结果表明：该方法可以准确快速地测量出金刚石颗粒特征参数,为金刚石颗粒的等级评定提供了技术支持。     

基于形状特性和反Hough变换的车牌区域定位与重建

提出一种基于车牌形状特性和反Hough变换的车牌区域定位与重建方法，该方法由车牌区域定位及区域重建算法组成，针对汽车车牌的形状特征，对其在Hough空间的变换结果进行分析，由此在Hough空间中定位出车牌区域，并在此基础上采用反Hough变换在图像空间中重建车牌轮廓，取得了较为满意的结果。     

基于机器视觉的公差检测系统算法研究与应用——自适应边缘检测与修正Hough变换

介绍了基于机器视觉的几何量和位置公差检测中常见的计算模型、图像处理和直线拟合一般算法，进一步介绍了一种自适应的边缘检测方法。着重分析了传统的Hough变换的优势和缺点，在此基础上提出了适应形位公差检测特点的修正Hough变换算法。自适应边缘检测方法被应用于检测实际工程的图像边缘，检测到的边缘区域在亚像素之内；修正的Hough变换算法也被运用于相应工程的直线拟合，与传统的Hough算法相比，结果表明其速度更快、精度更高，抗干扰能力更强，其拟合直线的极径精度可达到0．1个像素，极角精度可达0．01°。     

一种相移键控数字图像水印算法

根据相移键控原理．提出了一种不可逆DWT域二相相位键控数字图像水印算法．水印信号为二值图像，用不同相位的正弦信号将水印调制后嵌入到数字图像DWT变换系数中；用提取的同频率正弦信号的相位进行水印提取；该方法嵌入的水印具有非常好的安全性，且水印提取不需要原始未加水印的图像．实验结果表明该方法具有很好的不可见性；对JPEG压缩、图像加噪声和图像滤波等常见的图像处理具有极强的鲁棒性．     

基于改进Hough变换的电梯轿厢内人数统计算法

考虑电梯轿厢内人数的电梯群控调度算法,可以在有限的时间内,找到更优解,对电梯的调度具有重要意义。针对目前基于视觉的人数统计算法正确率不够稳定,速度较慢的问题,提出了一种基于改进Hough变换检测人头轮廓的电梯轿厢内人数统计算法。该算法将标准Hough变换检测圆时的三维空间转换为一维空间,利用圆的几何特性遍历图像数据,通过一维Hough变换进行半径累积,并和阈值进行比较来确定人头轮廓的半径和圆心。结果表明,和用Hough变换检测人头轮廓的传统方法相比,该算法具有速度快,正确率高,抗噪性能好等优点。     

OMR图像倾斜矫正与分割

提出一种采用Hough变换进行OMR图像倾斜矫正的方法,该方法不必识别定位标记位置,具有很好的抗噪能力。为克服Hough变换计算量大的缺点,采用图像子抽样生成低辨率图像进行Hough变换,提高了算法效率。同时,提出一种快速游程段中心迭代算法分割图像,结合Hough变换,可快速准确地实现OMR图像的倾斜矫正与分割。     

硅太阳能电池纹理缺陷检测

为实现硅太阳能电池纹理缺陷检测,提出一种采用方向可变滤波器组并结合Hough变换的检测方法。通过方向可变滤波器提取图像边缘并采用Hough变换确定纹理方向,采用角度与纹理方向一致的方向可变滤波器滤波,实现消除规则直线纹理,保留纹理缺陷特征。对滤波后的纹理缺陷结果图像采用双阈值法,以确定纹理缺陷所在的位置。和Gabor滤波器及小波滤波器的比较实验结果表明：该方法比前两种方法能更有效地进行硅太阳能电池纹理缺陷检测。     

基于随机Hough变换的人头检测

传统的人头检测方法多为基于人脸和头发的检测,误差较大。为此,提出一种基于随机Hough变换(RHT)的人头检测方法。根据人头部轮廓近圆的特征,采用Canny算子提取图像边缘,得到目标轮廓。利用RHT算法对独立的曲线进行圆检测,并对人头进行标识。实验结果表明,与现有方法相比,该方法的识别率较高、速度较快、适用范围较广。     

基于改进Hough变换的艺术体操图像视觉误差校正方法

为了提高艺术体操动作图像质量，提出基于改进Hough变换的艺术体操动作图像视觉误差校正方法。通过预先设定全局阈值与容忍度，改进Hough变换算法，利用图像灰度分布密度函数，完成动作图像空域变换，根据元素灰度值序列，滤波处理动作图像像素点，依据获取的最优分割阈值，划分图像前景与背景，采用改进的Hough变换算法，提取全部图像特征点，基于图像畸变度与镜头、轴线距离关系，结合动作图像分形码，得到分形区域偏差的最佳估算值，实现视觉误差校正。仿真实验结果表明方法校正优势显著，具有一定的有效性与可行性。     

基于弦中点Hough变换的同心圆检测方法

给出了一种基于Hough变换的同心圆检测方法,其核心思想是降低经典Hough变换圆检测中的Hough累积维数,将经典Hough变换圆检测时的三维参量统计,转变成基于弦中点的圆心和半径的参量统计。根据圆上所有点的内切圆必经过圆中心的事实,提取黑白边缘图像来建立二维数组累加器,依照像素点分布扫描边缘图像,累加器计数,计算出圆心位置,对每个圆心进行半径累积,确定同心圆半径集。与经典的Hough变换检测方法相比,该方法降低了计算复杂度。     

基于Hough变换的椭圆检测方法

椭圆检测在图像、图形识别与计算机视觉领域中有着重要的应用,而基于Hough变换的椭圆检测是其中常见的方法之一。本文对基于Hough变换的椭圆检测算法进行了综述,其中包括利用三点确定椭圆的提取方法、基于弦中心Hough变换的提取算法和基于椭圆几何对称性算法等,着重对不同方法的原理、实现和优缺点进行了讨论。     

基于NSCT变换的轮廓匹配水印算法

针对常见抗几何攻击水印算法存在的不足,设计一种基于非采样NSCTContourlet(NonsubsampledContourletTransform)变换的鲁棒水印算法.算法利用NSCT提取图像轮廓并用于几何校正.水印嵌入过程分为三步:首先利用NSCT域高频系数提取图像轮廓;其次依据图像轮廓提取特征点用于几何校正;最后水印信息自适应量化嵌入NSCT域低频系数.实验结果表明,该算法不仅具有很好的透明性,同时对常见图像处理攻击和几何攻击均具有很强的鲁棒性.     

复杂工况下视觉AGV导航标识带中心线的提取研究

针对光照不均匀、导航标识带破损、少量杂物干扰的复杂工况条件下,对视觉AGV采集到的路面导航标识带图片进行特征提取,采用灰度化、中值滤波进行了图像预处理,研究了Otsu法和迭代法等动态阈值分割算法以及形态学在图像分割中的应用,并对预处理图像作了分割对比实验;然后对分割后的图像进行边缘提取,分析了基于最小二乘法和Hough变换算法的直线拟合原原理,提出了Hough算法下基于边缘线的中心线拟合算法,并作了直线拟合对比试验;实验表明,复杂工况下,采用基于形态学和Otsu算法相结合的方法对图像进行分割,得到的二值图像边界更完整,效果更好,基于Hough变换算法较最小二乘法能更精确有效地提取出导航标识带中心线及其方程。