Hough变换在虹膜区域分割中的应用*

Hough 变换是计算机视觉中用来检测物体几何形状的常用算法, 它可以容易地检测出图像中出现的直线、圆以及其他形状。在虹膜识别系统中, 确定虹膜区域正是需要从图像中提取出圆形的虹膜边界和眼皮部分。对Hough 变换做一介绍, 并对虹膜图像分割中的应用进行研究。仿真结果表明, Hough 变换对于已知形状的图像分割是有效的, 在虹膜区域分割精度是很高的。     

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。     

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.     

弹底底火表面缺陷图像分割方法

枪弹弹底底火检测是枪弹质量控制的核心,为了有效分割弹底底火表面缺陷图像,提出一种新的分割方法。该方法针对弹底检测要求及弹底图像基本特征,首先大致确定待检测的底火部分图像,对其运用Log算子进行边缘检测确定底火圆边缘;然后分析了Hough变换和最小二乘法圆拟合的圆检测算法的各自优缺点,提出了改进Hough变换和最小二乘法圆拟合相结合的圆检测算法,以获得较精确的底火圆圆心和半径;最后利用底火圆圆心和半径提取底火圆图像,利用统计阈值分割底火表面缺陷,利用数学形态学优化分割结果。通过实验表明,运用此方法分割弹底底火表面缺陷,平均误分割率低于10%,平均偏差小于17个像素,表现出较好的准确性和鲁棒性。     

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.     

一种新的对随机Hough变换改进的检测圆的方法

从数字图像中检测出圆在计算机视觉中具有很重要的地位。随机Hough变换是检测圆的一种有效变换,但在处理复杂图像时,由于随机采样会引入大量的无效采样和积累。文章中提出一种在Teh-ChuanChenandKuo-LiangChung[4]的改进算法基础上,对随机Hough变换改进的检测圆的方法。     

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。     

压缩感知形状检测

压缩感知以随机投影的形式利用较少的非传统采样,重构稀疏的或可压缩的信号。Hough变换通常用于检测图像中的直线和其他参数化形状。提出利用Hough变换域的稀疏性,用CS寻找图像中的参数化形状的方法。进行了用基于CS的方法检测噪声图像中的直线和圆的实验。     

基于Hough变换的汽车零件中圆形检测的改进算法

针对汽车零件中的圆检测实际需求,在分析了基本Hough变换和随机Hough变换进行圆检测的技术特征基础上,对基本Hough变换进行算法改进。采用Sobel算子提取图像边缘,利用圆参数范围已知的先验知识确定感兴趣区域和圆半径的检索范围,使得计算量大大减少,从而实现圆心坐标和半径的快速检测,满足工业生产实时性的要求。     

一种快速的随机Hough变换圆检测算法

随机Hough变换是检测圆的一种有效方法,但在处理复杂图像时随机采样带来的大量无效积累会导致计算量过大。提出一种快速的随机Hough变换圆检测算法,对证据积累的计算从三方面进行研究,有效地提高了计算速度,具有较好的应用价值。     

基于随机Hough变换的深度图像分割

提出了基于随机Hough变换的深度图像分割算法,该算法采用随机Hough变换在深度图像中寻找平面,具有对噪声不敏感的优点．通过对一常用深度图像数据库(ABW图像库)的分割实验,并将实验结果同4种经典的深度图像分割算法在同一数据库中的分割结果作了比较分析,表明该算法对噪声不敏感,分割性能优于4种经典算法。     

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。     

Text line and word segmentation of handwritten documents

In this paper, we present a segmentation methodology of handwritten documents in their distinct entities, namely, text lines and words. Text line segmentation is achieved by applying Hough transform on a subset of the document image connected components. A post-processing step includes the correction of possible false alarms, the detection of text lines that Hough transform failed to create and finally the efficient separation of vertically connected characters using a novel method based on skeletonization. Word segmentation is addressed as a two class problem. The distances between adjacent overlapped components in a text line are calculated using the combination of two distance metrics and each of them is categorized either as an inter- or an intra-word distance in a Gaussian mixture modeling framework. The performance of the proposed methodology is based on a consistent and concrete evaluation methodology that uses suitable performance measures in order to compare the text line segmentation and word segmentation results against the corresponding ground truth annotation. The efficiency of the proposed methodology is demonstrated by experimentation conducted on two different datasets: (a) on the test set of the ICDAR2007 handwriting segmentation competition and (b) on a set of historical handwritten documents.     

基于Hough变换和GVF Snake模型的脑肿瘤分割方法*

脑MR图像中肿瘤区域的精确分割对后续的治疗与诊断十分关键,本文提出了一种基于Hough变换定位与遗传算法优化GVF Snake模型的脑肿瘤分割方法。首先,利用Hough变换和阈值处理自动确定肿瘤区域,然后,利用GVF Snake模型对肿瘤区域进行分割,同时为了防止GVF Snake在分割时易出现局部极小值的问题,进一步利用遗传算法的全局优化特性,对GVF Snake模型分割的结果进行优化。实验结果表明,本文提出的模型一方面能实现对肿瘤区域的自动定位,同时也避免了GVF Snake模型在分割时易陷入局部最优的问题,使分割的结果更加精确。     

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。     

基于改进Hough变换的文本图像倾斜校正方法

文本图像在扫描输入时产生的倾斜现象会对后续的页面分割及光学字符识别（OCR）处理产生很大的影响，而传统的标准Hough变换虽然具有对噪声不敏感，不依赖于直线连续性的优点，但由于计算量偏大，速度慢，在实用时有较大的局限性。提出一种基于改进的Hough变换的文本图像倾斜校正方法，通过在变分辨率图像中采用不同的文本方向提取算法，及选择合理投票门限等改进Hough变换的措施，减小了由图像区域及文字笔画粗细所产生的对倾角判定的不利影响，并使用基于偏移值的方法实现页面倾斜的快速校正。实验结果表明，该算法实现了大范围高精度的文本图像倾角的快速检测，具有较强的实用性。     

基于MSER-Otsu与直线矫正的仪表指针定位算法

针对配电站无人值守作业机器人执行巡检任务时对指针式仪表的识读需求,提出一种结合MSER-Otsu阈值分割与Hough变换直线矫正的仪表指针定位算法。利用最大稳定极值区域算法从表盘图像中粗提取出指针区域,引入迭代Otsu算法进一步对该区域进行阈值分割,将指针、阴影和背景区域像素点分离后仅保留指针的二值化图像,对其采用Hough变换进行指针中心线预定位,再以Huber loss为最优化函数对预定位直线进行矫正,最终完成指针中心线的定位。实验结果表明,该算法能在复杂环境中对仪表指针进行精确定位并计算指针偏转角度,与Hough变换算法和Huber loss拟合算法等相比,其处理速度更快且鲁棒性更高,能满足配电站巡检机器人的实际需求。     

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。     

基于灰度投影和Hough变换的快速虹膜定位方法

针对虹膜边缘图像提取的困难,提出了将灰度投影和Hough变换相结合的快速定位方法。首先,根据人眼图像的整体灰度分布特征,用灰度投影的方法进行阈值分割,定位出瞳孔,然后对虹膜边缘进行增强操作并提取边缘信息,最后以瞳孔的圆心和半径为参考,缩小搜索范围,用改进的Hough变换法精确定位出虹膜边缘。实验结果表明,该方法提高了虹膜定位的速度,并且具有较好的定位效果。     

Houhg变换OCR图象倾斜矫正方法

在光学字符识别（OCR）图象扫描输入的过程中,扫描图象或多或少会出现某种程度的倾斜,这种图象的倾斜不仅会给下一步字符的切割造成困难,也影响最终的字符识别精度,通常情况下,为避免用户重新扫描,可以通过软件方法对图象进行矫正,为此提出一种利用Hough变换进行图象倾斜矫正的方法,为克服Hough变换计算量大的缺点,该方法采用了变分辨率图象金字塔策略,实验结果表明,该方法能快速准确测量出扫描图象的倾斜角度,并且具有很高的抗噪声性和应用适应性。