基于Hough变换的圆形物体的检测

Hough变换在图像处理中占有重要地位,但本身具有存储空间大、计算时间长的缺点。利用圆的几何特性,针对Hough变换的缺点进行改进,并将其应用到图像中存在多个圆的情况。实验表明:该算法能较好地减少存储空间,并降低计算时间,同时,能很好地对图像中多个圆进行检测。     

用两步Hough变换检测圆

Hough变换在图像处理中占有重要地位,是一种检测曲线的有效方法。但使用传统的Hough变换来检测圆,具有存储空间大计算时间长的缺点。为此提出了采用两步Hough变换的圆检测方法,利用圆的斜率特性,降低了Hough参数空间的维度,提高了运算效率,并推广到椭圆的检测之中。     

一种快速的圆检测方法

图像处理中圆的检测及其参数确定是计算机视觉和模式识别中的一项重要任务。通常采用基于Hough变换的方法,但这种方法计算量大、运算速度慢,对存储空间需求大。为了克服这些缺点,提出一种快速的圆检测方法,该方法在普通图像圆检测时具有快速、稳定、准确的特点,能满足实时性要求。     

Hough变换在表面污渍检测中的应用

针对具体芯片图像的形状特征,提出了基于改进Hough变换的几何配准算法.该算法利用边缘点的梯度方向信息,以及通过圆上任意一点并沿着该点法线方向的直线必定经过该圆的圆心这一几何性质,将三维Hough变换空间简化为二维空间,较好地解决了传统广义Hough变换运算时间长、存储空间大的问题.实验表明,可以有效地对两幅图像进行配准,从而检测出芯片表面的污渍.     

一种快速的圆检测方法

图像处理中圆的检测及其参数确定是计算机视觉和模式识别中的一项重要任务。通常采用基于Hough变换的方法，但这种方法计算量大、运算速度慢，对存储空间需求大。为了克服这些缺点，提出一种快速的圆检测方法，该方法在普通图像圆检测时具有快速、稳定、准确的特点，能满足实时性要求。     

快速随机Hough变换多圆检测算法

随机Hough变换是检测圆的一种有效方法,但在处理多圆复杂图像时随机采样带来的大量无效累积会导致计算量过大。文中提出一种基于随机Hough变换的快速多圆检测算法,除去三类噪声点,通过随机采样到的一点按照一定规则搜索另外两点来确定候选圆,用原始图像对候选圆进行证据积累以判断是否为真圆。理论分析和实验结果表明：该算法较其他算法能更快地检测出图像中的多个圆,具有较好的应用价值。     

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。     

一种随机Hough 变换检测圆的优化方法

随机Hough变换是常用的图像测圆方法,当图像数据杂乱时,随机Hough变换的结果不理想且检测实时性差.针对激光扫描检测直缝焊管焊缝噘嘴问题,提出了一种优化的随机Hough变换检测圆方法.首先计算激光扫描所得轮廓离散点的曲率值,然后采用K均值聚类法从轮廓图像中分离出圆弧数据点,最后使用随机Hough算法检测圆.实验表明,本文方法可以准确而快速地计算出焊管径向横截面二维轮廓圆的圆心和半径,可以满足工业实际应用需求.     

基于连通区域标记算法的圆检测算法的研究

针对传统Hough变换进行圆检测,计算量过大、检测同心圆精度不高、自动化程度低等缺点,提出一种基于连通区域标记算法的圆检测算法。该算法首先通过连通区域标记算法对图像进行处理得到一个圆,解决了传统Hough变换计算量过大的问题,再根据圆的特性确定其圆心及半径,从而避免了检测同心圆精度不高的问题。最后,分别取圆心的8邻域像素为圆心做圆,找到最优圆并将其与检测得出的圆进行比较来确定最终的圆,以达到自动化的目的。实验结果表明,提出的算法可以正确地检测出圆并具有很高的检测精度同时比Hough变换计算量小、自动化程度较高。     

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。     

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.     

一种仪表指针位置检测的中心投影法*

该方法先用Hough变换进行初始化的仪表指针中心点检测,然后将指针图像向中心点进行投影来搜索检测指针位置。实验结果表明：该方法能较准确地指针检测识别精度,同时与传统的Hough变换相比,运算速度能提高3～4倍左右,并可以大大减少存储空间。     

基于Hough变换的图象检测对偶点法

提出了图形边界对偶点的概念,证明了对对称图形对偶点的存在性及其关于平移、缩放和旋转组合变换的不变性;结合Hough变换,建立了一种快速的图象检测方法,详细给出圆和椭圆检测的对偶点算法,并补充了文献[1]中公式的不足,实验结果表明,该对偶点法除保留了Hough变换法的容错性和鲁棒性外,还具有很快的计算速度,而且可以灵活地应用于解决一些较难的图象检测问题。     

基于改进Hough变换的圆形物体检测

圆形(包括弧线)检测是数字图像处理过程中的经典问题之一,有着广泛的应用背景。基本的Hough变换方法是将图像中的每一边缘点映射到参数空间的一个区域,选取累积最多的参数。在现实生活中,由于噪音、数字化错误和图形变异等因素真实的图形经常被曲解,因此,图像在应用Hough变换后,很难找到单一的峰值,这也就造成了检测的难度。在Hough变换的原理基础上利用圆的几何特征提出了改进算法。理论和实验证明能获得较好的检测结果。     

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     

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。     

一种基于Hough变换的文档图像倾斜纠正方法

在对文本扫描输入的过程中,文本图像不可避免地会发生倾斜,倾斜校正将为图文分割、文字识别等后续处理工作创造良好的条件。提出了一种基于Hough变换的检测图像倾斜度的方法,为了克服Hough变换计算量大的缺点,该方法首先选取局部代表性子区域并提取其图像水平边缘,然后对提取的水平边缘进行两级Hough变换,从而实现了准确性与快速性的很好结合。