广义Hough变换:多个圆的快速随机检测

以随机采样到的2个图像点及在此2点的中垂线上搜索第3个图像点来确定候选圆．当随机采样2个图像点时,通过剔除孤立、半连续噪声点减少了无效采样;当搜索候选圆的第3点时,剔除上述2种噪声点、非共圆点并给出快速确认候选圆是否为真圆的方法,尽可能减少无效计算．数值实验结果表明：文中算法能快速检测多个圆．在检测多个圆并且具有噪声的情况下,与随机圆检测算法相比,其检测速度快一个数量级．     

检测不规则图形的改进广义Hough变换

广义Hough变换作为一种检测不规则图形的有效方法,具有抗噪、不怕遮挡等优点。由于R表的计算对断点和变形非常敏感,影响了广义Hough变换抗断点和变形的特性。针对这一问题,提出了一种计算图形上每个点的法线方向的新方法。利用法线方向作为R表索引项,对点进行分类,使得广义Hough变换不仅具有抗噪、不怕遮挡的优点,还具有抗断点、受变形影响小的特点。实验结果证明,该方法在检测不规则图形时具有很好的抗干扰能力,并在鞋样设计CAD系统中有效解决了鞋样匹配的问题。     

运用Hough 变换提高直线检测效率

针对hough变换检测直线段中的运算速度慢、占用内存多的问题,提出一种改进的检测直线段的方法。首先,对图像进行减半采样处理,采用从大概到精确的检测策略,减小运算量;其次采用soble算子进行边缘检测;最后,在经典的hough变换的方法上增加了边缘梯度幅度进行限制,减小了坐标转换的次数,并将断开的同一直线上的线段连接起来。     

用改进的广义Hough变换获取靶纸图像子像素级圆心坐标

在图像自动报靶系统中，运用广义Hough变换(GHT)快速地获取靶纸图像子像素级圆心坐标是其关键。但GHT存在着过多无效边界点参与运算，参数空间较大且均等细化等缺点，导致速度太慢而不能实用。在先验知识的导引下，本文对GHT求取圆心坐标的算法进行了有效改进，图像空间引入边界追踪算法，消除了无效边界点参与运算。参数空间则有效缩小并采取由粗到细两级量化结构。实践证明，改进后的GHT显著提高了求取圆心坐标的算法速度且获得了子像素级圆心坐标。     

Statistical Hough Transform

The Standard Hough Transform is a popular method in image processing and is traditionally estimated using histograms. Densities modeled with histograms in high dimensional space and/or with few observations, can be very sparse and highly demanding in memory. In this paper, we propose first to extend the formulation to continuous kernel estimates. Second, when dependencies in between variables are well taken into account, the estimated density is also robust to noise and insensitive to the choice of the origin of the spatial coordinates. Finally, our new statistical framework is unsupervised (all needed parameters are automatically estimated) and flexible (priors can easily be attached to the observations). We show experimentally that our new modeling encodes better the alignment content of images.     

Real-Time Tracking of Plant Rows Using a Hough Transform

This paper investigates the problem of deriving vehicle guidance information from images of crops grown in rows. Advantage is taken of the approximately known crop geometry and camera calibration to derive a Hough transform which will detect parallel crop rows. Because the transform integrates information over a number of rows as well as within rows it can operate in a robust fashion with relatively few image features (plant blobs). The algorithm is implemented on one transputer along with some dedicated hardware. The method has been used on six sequences of 30 images and operates at a rate sufficient to give 10 values of vehicle offset and heading angle per second. Typical errors are 12.5 mm of offset and 1.0° of heading angle.     

一种用于圆检测的改进Hough变换方法

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。文章利用圆的几何特性,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及降低计算时间,并能良好地对图像中多个圆进行检测。     

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.     

A Document Skew Detection Method Using the Hough Transform

Document image processing has become an increasingly important technology in the automation of office documentation tasks. Automatic document scanners such as text readers and OCR (Optical Character Recognition) systems are an essential component of systems capable of those tasks. One of the problems in this field is that the document to be read is not always placed correctly on a flatbed scanner. This means that the document may be skewed on the scanner bed, resulting in a skewed image. This skew has a detrimental effect on document on document analysis, document understanding, and character segmentation and recognition. Consequently, detecting the skew of a document image and correcting it are important issues in realising a practical document reader. In this paper we describe a new algorithm for skew detection. We then compare the performance and results of this skew detection algorithm to other publidhed methods form O'Gorman, Hinds, Le, Baird, Posel and Akuyama. Finally, we discuss the theory of skew detection and the different apporaches taken to solve the problem of skew in documents. The skew correction algorithm we propose has been shown to be extremenly fast, with run times averaging under 0.25 CPU seconds to calculate the angle on the DEC 5000/20 workstation. Received: 21 November 1998, Received in revised form: 25 August 1999, Accepted: 20 October 1999     

Efficient Implementation of Fast Hough Transform Using CPCA Coprocessor

Programming and Computer Software - In this work, a computationally efficient implementation of the Brady algorithm for fast Hough transform (FHT) is built for the Russian coprocessor CPCA, which...     

一种基于随机Hough变换的椭圆检测方法

在随机Hough变换基础之上,提出一种改进的椭圆检测方法,该方法降低了随机Hough变换的无效采样概率,对椭圆边缘的定位结果达到了亚像素级,并且能够准确判别出图像中的椭圆形标志,去除非椭圆形标志.通过实验得到较好的结果.     

基于广义霍夫变换的室外场景行人检测研究

提出一种基于广义霍夫变换的室外场景行人检测方法.首先从少量标注图片中随机地提取行人图像碎片构造碎片字典,然后使用图像碎片对每一幅训练图片计算特征向量.为了能够在静态图片中快速地检测行人,使用Gentleboost算法训练检测器,在每一次迭代时学习一个决策树桩弱分类器,该弱分类器可以从高维特征向量中选择一个当前区分度最好的碎片特征.在运行检测器时,所有的弱分类器在测试图片中对于行人的可能出现位置进行投票.最后,将各个弱分类器的投票结果进行叠加,并用设定的检测阈值剔除得分较低的检测结果后得到检测输出.在LabelMe数据集上的实验表明,该方法可以快速地在静态图片中检测出行人,需要较少的训练数据且有效地解决了部分遮挡问题.     

基于梯度的随机Hough快速圆检测方法

针对随机Hough变换(RHT)在复杂图像中检测圆时产生随机采样的大量无效累积,提出了一种改进的RHT用于圆检测,方法利用梯度方向信息来判定是否对采样到的三点进行参数累积,从而较好地解决了无效累积问题。实验表明改进后的算法比原算法计算速度快,占用的内存小,检测性能有较大提高。     

快速霍夫变换算法

二值图像的直线检测过程中,标准霍夫变换算法的计算量为O（N^3)。该文提出一种快速霍夫变换算法,其计算量仅为O（N^2log2N)。该快速算法可以并行实现;处理器阵列规模为O（N^2)时,计算量为O（log2N)。文中还分析得到快速算法的误差上界,并提出一种改进的快速霍夫变换算法以获得更高的计算精度。最后,给出算法的数值算例。理论分析及数值算例都表明,该文的快速霍夫变换算法在直线检测过程中有着更高的计算效率,并且具有良好的计算精度。     

采用拟梯度方向信息的随机Hough变换直线检测

针对随机Hough变换（RHT）中的无效采样和累积问题,以边缘点的梯度方向信息为基础,提出了利用边缘的拟梯度方向代替边缘点作为待测空间的直线检测方法。理论分析和实验表明,与传统RHT相比,本算法具有检测速度更快、精度更好等优点。     

基于Hough变换和HSV彩色空间的电气盘柜状态识别

电气盘柜的状态由安装在盘柜上的指示灯的颜色和亮灭状态表征;文章提出了一种基于Hough变换和HSV彩色空间的电气盘柜状态智能识别方法;该方法首先对实时采集的盘柜图像进行预处理,得到二值化的边缘轮廓图像;再利用霍夫梯度法检测出二值化边缘轮廓图像中包含指示灯的圆,并通过RGB阈值筛选、连通域标记法和圆轮廓阈值筛选条件对无效圆进行剔除处理;然后根据这些圆圆心处图像的HSV特征值的V值判断指示灯的亮灭状态;最后根据圆边缘处图像的H、S、V值建立点亮状态的指示灯颜色判别模型,智能判断点亮指示灯的颜色类别(红、绿、黄);实验表明,该方法能较快速、准确地识别出处于点亮状态的指示灯及其颜色,准确度达到98%以上。     

广义霍夫变换的改进

提出基于广义霍夫变换（Generalized Hough Transformation,GHT）的改进算法．与传统方法比较,新方法将参考点设在形状边界上,可以减少内存的需要,并且用于寻找峰值的速度也大大提高．理论上,改进后的算法对内存的需要是一个基于形状描述复杂度的函数,越是精确和高级的形状和特征描述,意味着节省的内存空间越大．最后,将改进的GHT应用于物体形状识别,取得一些实验性效果．     

基于数学形态学和Hough变换的复杂形态线状地物提取方法

为改善以Hough变换提取遥感影像中弯弧线状地物的准确性,提出了一种新算法M&H (Morphology and Hough),它将Hough变换、数学形态学、非线性拟合等方法串行递进使用,以实现复杂形态线状地物自动提取和直接生成道路矢量图的目标。经适量实例的Matlab仿真测试,证明了M&H的递进噪声去除法优于单次数学形态学降噪法,对含弯弧道路的提取性能也优于标准Hough变换。精度检验结果表明:M&H方法比常规Hough变换提取道路的欠提取率下降了约18.9%。     

傅里叶描述子和Hough变换检测封闭边界运动

运动检测广泛的应用于机器视觉和基于对象的视频编码以及生物医学的运动功能分析等领域。文章分析了平面封闭边界运动和傅里叶描述系数的变化关系,提出了基于边界傅里叶描述子和Hough变换检测平面封闭边界的运动,并通过计算机仿真证明该方法的可行性。