基于改进的Hough变换提取影像边缘

当影像中的边缘点较为密集或者噪声点较多时,直接应用Hough变换提取边缘线将会面临两个困难:一是虚假的峰值很多;二是边缘提取不准确.这两个问题往往会导致边缘提取的失败.针对这种情形,提出一种改进的Hough变换新方法,首先对分块影像类的边缘点进行Radon变换以获取局部直线特征;根据局部直线段的斜率、截距对其进行分类,同时计算出后续的Hough变换时所需要的ρ、θ取值范围,在此基础上进行经典的Hough变换.实验证明新方法具有很好的效果.     

行差列差投影变换及其在直线特征识别中的应用

本文首先介绍了行差列差投影变换及其反变换，然后与Hough变换和Radon变换作对比，分析了它们各自的优缺点，并得出了在直线特征识别中行差列差投影变换优于Hough变换和Radon变换的结论，最后给出了用行差投影变换算法识别直线特征的一般流程。     

短模糊尺度下运动模糊参数的频域识别方法

为较精确地识别短模糊尺度下图像的运动模糊参数,提出了Hough变换、Radon变换和曲线拟合相结合的模型。对频谱图进行分析,指出MRT算法误差较大,建立了Hough变换线检测取最长直线角度的模型鉴定模糊方向。针对模糊方向上的Radon变换曲线,利用相邻波谷位置差剔除奇异值求均值的方法检测暗条纹间距,继而通过曲线拟合鉴定模糊尺度。建立了图像列宽、暗条纹间距和模糊尺度之间的通用关系模型。仿真结果表明,该算法实时性好、精度高、抗干扰能力强。     

基于归一化灰度Hough变换的SAR图像舰船尾迹检测算法

舰船尾迹检测作为近年来SAR图像海洋应用的一个重要方面而受到关注。目前大多数研究都是利用Radon变换作为数学工具，结果得到增强的是尾迹特征，而不是尾迹的端点。从提取尾迹的端点坐标出发，在传统Hough变换算法基础上进行改进，提出了基于归一化灰度Hough变换的SAR图像舰船尾迹检测算法，并推导出尾迹端点反演算法，同时自动提取舰船的航速，取得了较好的实验结果。     

非线性Radon变换及其在人脸识别中的应用

探讨抛物线、双曲线、椭圆3种非线性Radon变换及其性质,分析它们之间的关系,并将所述3种非线性Radon变换应用于人脸识别．通过对这3种非线性Radon变换及其性质研究得出,当抛物线、双曲线及椭圆的形状参数趋于无穷大时,图像抛物线Radon变换与线性Radon变换相等,双曲线Radon变换与椭圆Radon变换相等;同时,非线性Radon变换具有降噪功能和表达图像纹理特征的特点．文中将受噪声污染的人脸图像分别表示为3种非线性Radon变换下的特征矩阵,并结合PCA算法应用于人脸识别．实验结果表明非线性Radon变换在人脸识别中的有效性．     

基于Hough变换的圆检测方法

总结了圆检测的几种常用方法,如经典HT、随机HT和广义HT.结合几种方法的优缺点,提出了一种基于经典HT的改进Hough变换圆检测方法.该方法先对图像进行预处理,如灰度化、去噪滤波、边缘检测以及运用数学形态学等,然后进行Hough变换.其主要思想是用多维数组来代替经典的循环过程.把Hough变换应用到织物防水性能自动测试的真实图像中,通过对经典Hough变换与改进后的Hough变换的比较,可以看出检测速度有所提高,检测精度也达到了令人满意的程度.     

一种指针式仪表的识别方法

当前指针式仪表识别技术日益成熟,其中指针形状和位置的识别大多采用Hough变换算法,传统的Hough变换算法运算时间长、储存空间大,使得识别过程效率低下。针对以上缺点,提出一种改进型Hough变换。通过限定指针式仪表表盘环形区域、运用差影法确定指针的大致区域、指针通过表盘圆心这三个限制条件来缩减Hough变换扫描的范围,以此缩减Hough变换算法的存储空间和计算量。将改进型Hough变换算法与传统的Hough变换算法相比较,实验结果表明:改进型Hough变换可有效地减少算法运行时间,提高指针仪表识别的实时性。     

基于Hough变换检测直线的研究

Hough变换是图像处理中的一种常用的检测算法,能够有效地在较大的噪声环境中提取图像中的特定信息。本文主要介绍了标准Hough变换算法以及为了降低标准Hough变换算法的时间复杂度而提出的快速Hough变换算法。     

Hough变换检测圆算法的并行化研究

针对Hough变换存在的运算时间较长的缺点,本文用了TBB(Threading Building Blocks)这种线程构建模块来并行处理Hough变换检测圆的问题,以有效的减少其运行时间。并通过实验表明这种方法对Hough变换有很好的加速效果。     

Radon变换修正不变矩在零水印中的应用

提出一种使用修正后的Radon变换不变矩零水印算法.该算法的思想是先计算原始图像的Radon变换不变矩,利用其构建零水印系统;然后用参考图像和测试图像之间的相关系数来修正Radon变换不变矩,最后利用修正后的Ra-don变换不变矩来检测水印.文章的算法在满足Radon变换不变矩具有的所有性能外,能够有效抵抗常规的信号处...     

基于Finite Ridgelet变换的图像线性特征提取

线性特征是图像的一种重要局部特征，它常常决定图像中目标的形状。线性特征的提取在图像匹配、目标描述与识别以及运动估计、目标跟踪等领域具有十分重要的意义。常用的线性特征检测方法有Radon变换和Hough变换，但检测曲线复杂度会很高。本文提出一种多尺度几何分析的线性特征检测方法，该方法以finite ridgelet理论为基础，结合正交小波变换对线性特征进行提取。Finite ridgelet变换对于含有直线奇异的多变量函数具有良好的逼近特性，能够获得连续空间函数的稀疏表达，同时具有区域平滑性、很好的可逆性和去冗余性。实验结果表明，本方法即使在背景复杂的环境下也具有良好的检测效果。     

基于Hough变换利用对称点检测圆

分析了传统Hough变换检测圆中一对多的映射关系导致性能下降的问题,总结了经典的Hough算法和其他研究人员提出的其它改进算法后,提出了采用圆的几何特征,利用圆周上两个对称点的中心为圆心,先检测出圆的圆心,然后检测半径的方法来检测圆.实验及分析证实该方法降低了Hough变换的转换的维度,比传统的Hough变换性能有较大的提高.     

基于改进Hough变换的城市道路网络提取算法

Hough变换常常用来提取直线,但是Hough变换无法区别直线和直线段,且时间复杂度和空间复杂度都较大,通过增加一个二维计数器使Hough变换能查找直线段,并利用Canny算法先提取图像边缘,对Canny算子检测到的边缘点的方向角进行变换,减少了Hough变换的计算量和提高提取精度。根据城市道路网络的卫星特征,对图像做先期处理,然后将改进的Hough变换用于城市道路网络的提取,经实验验证了算法的有效性。     

基于TBB的Hough变换并行检测直线

Hough变换存在着运算时间长的缺点,用了并行处理这种解决海量数据计算的有效方法来减少其运行时间。该文主要研究了：利用TBB（Threading Building Blocks）这种线程构建模块在多核机上对Hough变换中可并行的部分进行并行化;实验表明这种方法对Hough变换的并行化都有很好的加速效果。     

适用于机场跑道识别的改进Hough变换

机场跑道的卫星图片经过处理后表现出来的骨架特征为边缘直线,在边缘图像中检测直线通常使用的方法是Hough变换（HT）.由于（HT）是一种穷举式的搜索,在处理复杂图像时存在大量无效计算,实时性较差.针对机场跑道识别的实时性要求,提出一种改进的用于在二值图像中检测直线的快速Hough变换算法,此算法克服了标准Hough变换以图像边界点为扫描边界的缺点,并且能及时中断无谓的扫描,较好地解决了无效累积问题,实验证明,与标准Hough变换相比,它不仅具备Hough变换原有的高可靠性和抗干扰能力,而且具备Hough变换所不具备的高效性和低存储,克服了标准Hough变换的高计算代价和耗存储的缺点.     

基于Radon变换的图象矩特征抽取及其在图象识别中的应用

介绍了图象的Radon变换以Radon变换下图象矩的计算方法;利用Radon变换的抗干扰特性,提出一种图象矩特征的抽象方法,以得到图旬在Radon变换下的矩特征矩阵,进而提出了一种利用该矩阵的奇异值进行图象识别的方法。     

宽线段Hough变换及其在箭靶识别上的应用

Hough变换是用于检测图像中直线段的有力工具。论文提出的宽线段Hough变换针对传统Hough变换进行了改进,使之适用于多条宽线段同时存在的情况,并且解决了端点提取的问题。该方法应用于箭靶识别取得了很好的效果,实验表明对比传统方法具有较大优势。     

基于TBB的Hough变换并行检测直线

Hough变换存在着运算时间长的缺点,用了并行处理这种解决海量数据计算的有效方法来减少其运行时间。该文主要研究了:利用TBB(Threading Building Blocks)这种线程构建模块在多核机上对Hough变换中可并行的部分进行并行化;实验表明这种方法对Hough变换的并行化都有很好的加速效果。     

粒度计算与Hough变换

本文在深入分析Hough变换的基础上,结合粒度计算的思想,论述了在Hough变换中引入了粒度计算的必要性。对于Hough变换的直线检测,提出了基于粒度的“有效直线”的概念,并对Hough变换中的粒度计算进行了一系列的探讨。     

一种基于同态滤波器与Radon变换的光照不变人脸识别方法

为了减轻光照变化对人脸识别精度的影响,提出了一种结合同态滤波器与Radon变换的人脸识别方法。首先用高斯同态滤波器对人脸图像进行处理,然后进行Radon变换,将变换得到的Radon特征用2DPCA/2DLDA进行降维。在Yale和PIE人脸数据库上的实验结果表明,提出的方法在光照变化较大时,其识别精度远高于2DPCA和2DLDA,是一种高精度的人脸识别算法。