改进的Hough变换圆检测算法

针对标准Hough变换在圆检测中对时间空间需求高的问题,提出一种改进的Hough变换圆检测算法。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,利用圆为中心对称图形的几何特征计算圆心,然后通过一维Hough变换进行半径累积,得到圆半径。实验证明,该算法运行速度快,占用内存小,抗噪性能好,对单个圆和多个圆同样有效,具有较高的实用价值。     

一种基于Hough变换新的亚像素定位算法

为了提高数字摄影测量的精度,提出了一种基于Hough变换的亚像素定位算法,针对直线边缘检测和圆边缘检测,分刺采用二次Hough变换法和三等分Hough变换法,通过使用二次Hough变换的方法,克服了直线边缘计算精度低和速度慢的问题,通过使用三等分Hough变换法,克服了传统Hough变换法圆边缘检测性能受参数离散间隔制约及精度低的问题.仿真和实验表明新算法的亚像素定位精度能达到O.02像素,有效地提高了数字摄影测量的精度.     

量化误差对两种典型Hough变换TBD的影响比较

Hough变换因为其对局部目标信息丢失不敏感,不需要目标先验信息并且适合多目标跟踪检测的优点,被广泛地运用于雷达信号处理中的检测前跟踪(TBD)。然而,目标回波的量化误差将会导致许多Hough变换检测前跟踪算法性能的急剧下降。文中针对两种典型的Hough变换TBD方法作分析,证明了量化误差对一些Hough变换算法的影响的同时也发现了对量化误差不敏感的修正Hough变换(MHT),并为两者在工程应用中的选择提出了合理的建议。     

基于规格化Hough变换的天波超视距雷达检测前跟踪算法

基于Hough变换的检测前跟踪算法非常适用于强噪声背景下小目标的检测.对于天波超视距雷达(OTHR)来说,探测目标距离可达几千公里,测量精度和雷达分辨率都很低.将基于Hough变换的检测前跟踪算法应用于天波超视距雷达的检测环境中,由于径向距和方位量测数量级相差较大,造成检测性能急剧下降,因此提出基于规格化Hough变换的检测前跟踪算法.针对高斯噪声背景中的飞机目标,仿真结果表明提出的算法具有较好的检测性能.     

基于改进的Hough变换的直线提取算法

Hough变换的运算精度及其运算速度,在高速、高精度工作环境下具有重要的意义,提出了一种改进的Hough变换的直线提取算法。通过对零件图像预处理、改进的Hough变换处理,实现了快速、高精度地轴类零件轮廓直线的检测。利用C++编程,采用Open CV,针对某轴类零件轴径的非接触检测,实现了改进的Hough变换的直线提取算法。     

一种基于Hough变换的新直线段检测算法

为了获得图像中直线段的端点及长度信息,提出一种逆向Hough变换检测算法,由一个已知点和直线的斜率构造直线的方程,然后检测满足直线方程的点的个数.同时,为了克服Hough变换计算量大的弊端,引入直线梯度方向信息,避免重复的直线提取.实验证明,该方法较传统的Hough变换,可以很好地得到直线段的端点,并且算法快速简单.     

一种改进的基于对称性的Hough变换圆检测算法

为提高圆形轮廓目标检测的快速性,提出一种改进的基于对称性的Hough变换圆检测算法.首先对图像进行去噪和边缘提取,并剔除边缘点中可能共线的点;然后利用圆的对称性分两步在一维空间中利用Hough变换投票得到圆心坐标;最后在一维参数空间利用Hough变换累加半径投票值得到半径.对比实验表明,提出的算法有较高的识别准确率和较高的运算速度.     

基于Hough变换的伪码调相信号检测算法

由于伪码调相信号目标多普勒频率的连续展宽特性,在进行弹道测量时,回波目标在时频图中以“直线”形式出现,传统的基于点检测的恒虚警检测算法会产生大量的虚警。鉴于此,根据伪码调相信号目标多普勒频谱特性,提出了一种基于Hough变换直线检测的目标检测方法。该方法在传统的Hough变换基础上进行了优化,根据回波目标的“直线”特性实现目标检测。将两种算法同时对实测数据进行处理,对比结果表明,基于Hough变换的目标检测算法能够准确地分辨目标并提取目标信息。     

一类参数空间利用率最优的直线检测方法

针对Hough变换过程中参数空间利用率低的问题,提出了一类直线检测方法,该方法极大地提高了参数空间的利用率.首先提出了基于仿射变换的Hough变换的实现方法,然后提出了实现完全空间Hough变换的充分必要条件并给予证明,从而建立了能够实现完全空间Hough变换的仿射变换形式,最后提出了一种典型的完全Hough变换形式并给出了算法的详细计算过程.对图像进行特定的仿射变换以改变其定义域,对仿射变换后图像进行Hough变换并计算直线参数.仿真结果表明:该方法对参数累加数组的利用率可以达到100%;同时,与其他方法相比,检测精度得到了提高.     

一种用于弹道终端飞机红外图像机轴检测的算法

以制导引信一体化(GIF)为背景,利用红外成像导引头图像信息,对飞机目标姿态识别技术展开研究;在提取出飞机目标图像骨架的基础上,提出一种改进的Hough变换与最小二乘拟合相结合的算法检测出了飞机轴线。利用Hough变换鲁棒且不需启发信息的特点进行初步检测,确定直线存在的大致区域;利用最小二乘拟合法确定直线区域内特征点回归直线的精确参数;对该算法进行仿真。仿真结果表明,提出的该算法提高了飞机轴线检测的检测率和检测精度,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。     

改进的Hough变换在PCB实时初检中应用

在图像处理和计算机视觉中，Hough变换是一种应用非常广泛的图像边缘检测技术．针对传统H0ugh变换算法所需的存储容量大、计算量大、速度慢、效率低，实时应用性差的同题，本论文运用了一种改进的Hough变换方法，分两步来完成目检测同题中的图心定位和半径测定，并通过针对PCB在线检测的具体应用情况加以改进并应用，进一步有效地减少存储容量，提高运行效率。实验证明算法满足PCB在线检测的实时性。     

Novel detection of conics using 2-D Hough planes

The authors present a new approach to the use of the Hough transform for the detection of ellipses in a 2-D image. In the proposed algorithm, the conventional 5-D Hough voting space is replaced by four 2-D Hough planes which require only 90 kbytes of memory for a 384×256 image. One of the main differences between the proposed transform and other techniques is the way to extract feature points from the image under question. For the accumulation process in the Hough domain, an inherent property of the suggested algorithm is its capability to effect verification. Experimental results from the authors' work on real and synthetic images show that a significant improvement of the recognition is achieved as compared to other algorithms. Furthermore, the proposed algorithm is applicable to the detection of both circular and elliptical objects concurrently     

一种遥感图像中的道路检测方法

道路是遥感图像的重要特征。提出一种从遥感图像中检测道路目标的方法。首先,进行图像预处理,提取边缘,然后进行图像分块并利用Hough变换进行道路检测。分析了Hough变换的特点,并研究了Hough变换域极值点参数的特点,改进了Hough变换在道路目标检测中的应用。该方法不仅快速地检测机场等严格的线状道路目标,而且对具有一定曲率的道路目标同样有效。     

基于随机Hough变换的匀加速运动目标检测算法及性能分析

该文针对K分布海杂波加热噪声背景环境下作匀加速抛物线运动的低可观测目标的检测问题,提出了一种新的基于随机Hough变换的快速检测算法.该算法利用随机采样的3点数据和一维角度搜索来提取开口方向任意的抛物线轨迹,并利用所采样的3个雷达数据点携带的时间信息进一步减少了无效采样,大大加快了算法的运算速度.文中针对该算法的检测性能分析提出了一种理论分析方法.性能分析的结果既表明了检测概率、虚警概率、门限以及采样次数之间的关系,还表明当采样次数趋向无穷大时,随机Hough变换的检测性能趋向于 Hough变换的检测性能.     

结合Hough变换与运动估计的车道线提取方法

车道线识别是安全辅助驾驶和智能驾驶系统的核心研究内容,对控制危险驾驶和疲劳驾驶均有显著的作用,通常利用Hough变换对直线检测的容错性和鲁棒性,可以对车载摄像头拍摄到的车道线进行有效的检出.巧妙地将分块Hough变换和图像块的运动估计相结合,极大地降低了车道线检测和跟踪的算法复杂度,实现了车道线的实时识别与跟踪.实验表明,采用该方法既可以得到稳定的检测结果,又能提高检测的速度,保留了Hough变换的容错性和鲁棒性.     

Hough积累及其在搜索雷达中的应用

概述了Hough变换的原理及其在图像处理中的应用，示出其实现过程。在图像分析的基础上，讨论了将Hough变换用于搜索雷达长时间积累的问题。文中以典型的机械扫描雷达为例，对该算法进行了详细的仿真验证，给出了仿真结果，进行了简要的分析。最后总结了该算法的特点及其在搜索雷达中的应用。     

基于改进Hough变换的直线检测算法

针对传统Hough变换算法检测直线时容易出现误检的缺点,提出一种基于改进Hough变换的直线检测算法.首先根据种子点的参数化结果,对图像中的点实现聚类,划分图像区域,然后对划分在同一区域的点进行特殊区间的详细参数化,确定直线参数,最终将该直线周围的点置为背景点,继续区域划分和直线检测,直到图像中不再存在种子点.该算法实现了对不同区域的点进行特殊的、有针对性的参数化,同一区域的点只允许对一条直线的检测投票.实验表明,与传统的Hough变换算法和文献中算法相比,该算法减小了误检率,并且对断裂边缘具有较好的鲁棒性.     

基于特征匹配的水下目标检测与识别

针对水下特殊环境的目标检测与识别,提出一种基于霍夫变换与几何特征相结合的特征匹配算法。通过对Canny边缘检测和迭代阈值分割的有机融合,实现了对图像的后处理式联合分割,有效地减小了光照不均等噪声干扰对目标提取的影响。通过霍夫变换直线匹配和几何特征匹配算法对规则的几何目标进行识别,具有较好的抗旋转和抗缩放性能。实验结果表明了该算法的准确性和稳定性。     

Motion detection using the randomised Hough transform: exploitinggradient information and detecting multiple moving objects

An algorithm to detect one moving object using the randomised Hough transform (RHT) has previously been proposed. This new nonmodel-based method, called motion detection using randomised Hough transform (MDRHT), was shown be to applicable to translational and rotational motion detection of one moving object. The basic, earlier version of the MDRHT utilises edge points only as its features. The MDRHT is extended to use both edge pixels and the intensity-gradient vector at edge pixels. Moreover, the MDRHT method is generalised to detect also multiple moving objects. The translational motion experiments with the variant of the technique using gradient information and coping with several moving objects give promising results in two-dimensional-motion detection and estimation, compared with the earlier version of the MDRHT