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直线检测作为计算机视觉的上游任务,为下游包括工业视觉、遥感图像分析等任务提供支撑。直线检测的一大方向是霍夫直线检测,但现有霍夫检测基于近似原理设计计票器,直线检测准确度不高。为提高霍夫变换线段检测的准确度,利用卷积改进霍夫直线检测的计票器并提出基于直线生成的卷积霍夫线段检测方法。利用中值滤波对原始图像中的复杂纹理平滑处理后检测图像中的边界;通过按位异或卷积去除边界检测结果中的噪点并保留候选的线段端点;将候选的线段端点两两组合并使用布雷森汉姆算法进行线段生成,由利用卷积改进的计票器判断生成的线段是否存在于边界上;确认端点所构成线段位于边界后求取端点对之间的参数并合并参数相似的加检测结果,得到最终线段检测结果。对比实验中该方法的F1指标为0.762 6,优于对比方法中最高的0.652 3,证明该方法保留了霍夫变换较高鲁棒性的同时提高了检测结果的准确性。 相似文献
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基于相位编组图像分块的快速Hough变换直线检测 总被引:9,自引:1,他引:8
在分析Hough变换直线检测算法和相位编组法直线检测算法的基础上,针对这两个直线检测算法的不足,结合它们的优点,设计并实现了基于相位编组图像分块的快速Hough变换直线检测算法,对算法进行了详细描述和算法优点分析,并通过实验验证了算法的有效性,实验表明所设计的直线检测算法运算速度快,参数易于选择,鲁棒性强,有一定的应用价值。 相似文献
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利用了霍夫变换抗噪声能力强和能分离出属于不同直线附近点的特性,研究离散数据点集M中xi,yi满足指数函数关系时的曲线检测问题。首先,对离散数据点集M中的数据xi,yi做半对数变换,得到新的数据点集M*(xi*,yi*),此时,xi*,yi*具有线性关系;其次,用霍夫变换检测M*中的直线,可得直线参数;然后,利用霍夫变换所得的直线参数,计算图像中的点到直线的距离dki,并与给定阈值dk比较,从而将分布在不同直线附近的点分离出来,同时剔除数据点集M*中的干扰点或噪声;最后,用最小二乘法拟合直线,再经过反变换,得到剔除干扰点或噪声后的拟合曲线方程参数a和b。该方法能够很好地检测出数据集中的数据点按指数关系分布时的曲线,特别是能够检测出数据集中存在多条曲线的情况,解决了最小二乘法拟合曲线时存在的3个问题,同时又对霍夫变换的精度要求不高。 相似文献
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一种快速霍夫变换算法 总被引:8,自引:0,他引:8
霍夫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。但标准的霍夫变换算法运算量大,处理速度慢,有较大的局限性。该文讨论了一种快速霍夫变换算法,该算法有效地降低了传统霍夫变换算法的时间复杂度,提高了计算效率和运算速度,对于提高图像处理的速度,增强图像处理的实时性有着显著的作用。 相似文献
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利用Hough变换进行直线检测时,由于直线在参数空间中的映射容易受到邻近目标、噪声以及本身非理想状态的干扰,算法中的投票过程较易出现无效累积,进而导致虚检、漏检及端点定位不准等问题.针对传统方法的上述缺陷,提出了一种基于 ρ-θ 域最小二乘拟合修正的随机Hough变换的直线检测方法.首先, 在随机抽样时利用像素-长度比值对抽样的有效性进行判定,剔除不在直线上的抽样点对;然后, 对邻域相关点进行 ρ-θ 域的最小二乘拟合,得到修正后的直线参数用于累加投票,投票过程中设定累加阈值,通过检测峰值点逐次检出疑似长直线;最后, 通过设定断裂阈值对每条长直线进行筛选和分段,定位出直线段的端点.仿真实验表明,所提方法在投票时有效抑制了复杂环境对局部最大值的干扰,使直线检测的准确率得到显著提升. 相似文献
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一种新的用于检测直线的快速Hough变换 总被引:13,自引:0,他引:13
在分析现有常用的改进Hough变换算法思想的基础上,设计了一种新的用于直线检测的快速Hough变换,通过与现有改进Hough变换算法的比较实验,新设计算法具有更好的实时性。 相似文献
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为了能有效解决Hough变换计算量大、处理速度慢等问题,提出了一种基于夹角的直线提取算法.该算法直接在图像空间提取直线,通过判断图像中任意三点形成的直线夹角,获得一条可能的直线,然后再在数据空间中进一步判定这条直线的真实性.实验证明,该算法具有较高的直线检出率、检测精度和运行速度,与具有类似检出率的算法相比虚假直线数较少,综合性能具有优势. 相似文献
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分析图像中最近邻直线间距离和夹角的非均匀性,得到这两个参数与线段方向和长度的相关关系,并由此提出了非均匀量化Hough空间的直线检测算法NUHT (Nonuniform Hough Transform).实验结果表明,NUHT在不降低运算效率的情况下,有2倍于标准Hough变换SHT (Standard Hough Transform)的直线段检测能力,同时误报率低于SHT的1/2. 相似文献
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《Pattern recognition letters》1997,18(1):77-85
Finding global curve segments in an image is an important task. For such a task, a new branch of Hough Transform algorithms, called probabilistic Hough Transforms, has been actively developed in recent years. One of the first was a new and efficient probabilistic version of the Hough Transform for curve detection, the Randomized Hough Transform (RHT). In this paper, a novel extension of the RHT, called the Connective Randomized Hough Transform (CRHT), is suggested to improve the RHT for line detection in complex and noisy pictures. The CRHT method combines the ability of the Hough Transform for global feature extraction with curve fitting techniques by exploiting the connectivity of local edge image points. Tests demonstrate the high speed and low memory usage of the CRHT, as compared both to the Standard Hough Transform and the basic RHT. 相似文献
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图像中网格直线的检测方法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
首先分析了图像边缘特性以及Laplacian算子检测图像边缘的基本原理,提出了一种新的边缘检测算法,能准确地检测出图像中的目标边缘;在确定直线参数时,先使用Hough变换检测第一条最为明显的直线,然后去掉该直线以及附近的点,然后再次对图像进行Hough变换,并重复此过程,直到找到所有的直线;使用此改进后的Hough变化能够准确地检测到图像中构成网格的直线的参数. 相似文献