噪声环境下基于不确定性度量的随机HT直线检测

含噪图像中直线的自动检测是机器视觉和图像处理中的热点问题之一。基于Hough变换的直线检测算法中采用硬投票方案,在噪声环境下检测精度下降且占用内存大。为了提高检测算法的抗噪性和降低算法的计算复杂性,提出了一种新的将边缘点不确定性度量和随机Hough变换相结合的直线检测算法。该算法在所建立的点属于某直线上不确定性度量概率模型基础上,根据随机选择的两点间直线参数,按照Bayesian法则用基于不确定度量的参数空间软投票提高了检测算法的抗噪能力。实验结果表明,算法在较高的噪声（方差大于0.03）时,检测误差小于1‰,检测时间是单纯不确定度量直线检测方法的1/2,比传统Hough变换算法快10-15倍。     

结合LTS和Hough变换的直线检测算法

为提高Hough变换检测直线的精度,提出一种结合Hough变换与截断最小二乘法的直线检测算法。利用Hough变换确定图像中直线所在的大致区域,提取候选区域内的特征点集,采用截断最小二乘法拟合得到精确的直线参数。实验结果表明,该算法的检测率和检测精度较高,对Hough变换的分辨率要求较低,整体空间开销较小。     

基于Hough变换的平行直线检测改进算法研究

根据经典Hough变换检测空间直线的原理,提出了一种基于Hough变换的平行直线检测改进算法,将采集到的图像进行二值化处理,再使用Sobel算子对该二值化图像进行边缘检测,对边缘检测得到的图像进行Hough变换和峰值点检测,由峰值点得到直线段图像,最后使用本文提出的改进算法计算出所有直线段的斜率,利用斜率相等来判定平行直线.通过对比实验证明,该算法能得到更高的精度,并缩短了运行时间.     

基于夹角的直线检测算法

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.     

图像中网格直线的检测方法的研究

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.     

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.     

基于空间矩的随机Hough变换检测直线

为解决随机Hough变换中无效采样和累积问题,研究了一种基于空间矩的随机Hough变换直线检测方法;利用空间矩方法进行随机采样并求取出参数空间点,将计算参数空间点的随机采样点减少到一个,最后利用随机Hough变换原理来确定真实直线;实验结果表明,基于空间矩的随机Hough变换直线检测方法相对于传统的随机Hough变换具有更好的准确性、鲁棒性和稳定性,实时性得到了较大的提高。     

随机Hough变换实现角点检测

为实现角点的有效检测,提高检测速度,提出一种基于随机 Hough变换的角点检测方法。利用随机 Hough变换求取出直线参数;根据角点在 Hough空间中的特征,利用反 Hough变换的反演原理对参数空间中的峰值进行反变换,定位图像空间中的直线交点;为避免虚假角点,将那些附近不包含任何边缘的交点删除,得到正确的角点。实验结果表明,该方法相对于 Harris算法和SUSAN具有更好的准确性、鲁棒性和稳定性,实时性也有一定提高。     

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。     

一种新型快速直线检测算法

针对传统的Hough变换直线检测的方法需要对整幅图片的每一个像素点进行判断和计算,最后才能得出直线参数,这样就造成计算量大,计算时间长,且需要存储大量数据将占用大量内存资源等缺陷。提出了一种新型的直线检测算法来解决以上存在的问题。与已有算法不同,该算法不需要进行坐标变换,该算法的思想就是依次检测直线上的像素点,当检测到图片中某一像素点特征值为1（图片中的直线像素点特征值为1,背景点特征值为0）,则需要判断以该像素点为圆心,以常数R为半径的圆周上是否存在一对特征值为1的像素点,且该对像素点之间的相位相差180°,故可以快速地得到该直线的参数方程。若以该点为圆心的圆周上不存在这样一对灰度不为零的像素点,则继续检测图像的下一个像素点,直到扫描完整幅图像或是得到一条直线参数。与传统的Hough变换相比,该算法计算量和计算时间最多是原算法1／R（与选取的半径参数R相关）,Hough变换占用内存与图片大小相关,本算法占用固定的内存,几乎可以忽略。     

Detecting line segments in an image – a new implementation for Hough Transform

The conventional Hough Transform is a technique for detecting line segments in an image. The conventional Hough Transform transforms image points into lines in the parameter space. If there are collinear image points, the lines transformed from the points intersect at a point in the parameter space. Determining the intersection is generally carried out through the “voting method”, which partitions the parameter space into squared meshes. A problem with the voting method involves determining the resolution required for partitioning the parameter space. In this paper, we present a solution to this problem. We propose to transform an image point into a belt, whose width is a function of the width of a line in the image. We then determine the intersection of numerous belts to detect a line segment. An iterated algorithm based the transformation for detecting line segments is presented in this paper.     

基于改进Hough变换的角点提取

提出了一种有效的角点提取的方法.在该方法中,角点将被定义为二条(或二条以上)直线的交点,并利用Hough变换来检测直线.若存在二条(或二条以上)直线经过某点,则该点就被认为是角点(角点候选点).对Hough变换中的映射方式作了改进,在传统的映射中采用的是"一对多"或"多对一"的映射方式,而在改进方式中采用的是"多对多"的映射方式.在这种映射方式下,Hough变换的参数空间不会发生峰值扩散的现象,这样会更有利于峰值的检测(直线检测),从而更有利于角点的检测.实验证明,该方法能精确有效地提取出图像中的角点.     

一种随机角点检测算法

角点特征没有参数化的描述方式,无法应用传统的Hough变换转换到参数空间进行检测。文中提出一种MonteCarlo框架下的随机角点检测方法,不是在参数空间中求解,而是将角点检测转换为交点累积空间中寻找局部极值的问题。交点累积空间是根据角点实质是直线交点的特征提出的一种概念。文中证明了算法的思想,推导了算法的具体步骤。本算法具有各向同性,对图像的旋转是鲁棒的,且对噪声不敏感,并可有效地避免斜边上伪角点的影响。大量实验表明,与Harris算法、ShenWang算法、SIFT特征等算法相比较,该算法具有一定的优越性。     

一种在图象中检测网格直线的新方法

设计了一个扩展Robert算子,该算子能够在有噪声的情形下对图象中各种宽度的线条进行检测。当使用Hough变换确定直线的参数时,首先只用Hough变换检测第一条最为显著的直线,随后去掉该条直线及其附近的点,然后再次对图象进行Hough变换,并重复此过程,直到找到所有直线或者Hough变换后参数平面上的值都小于某个阈值为止。使用此改进后的Hough变换能够准确地检测到图象中构成网格的直线的参数。给出了具体的检测例子。     

自动提取化学分子结构静态图像的交点信息

化学结构式(图)是化学分子惟一、无二义的描述形式,其主要由原子和化学键构成,在静态图中一般以端点和交点表示原子,以直线表示化学键。本文重点研究了化学分子结构静态图中交点信息的自动提取,主要工作如下:(1)总结了化学分子结构中的3种交点类型,即2条直线的交点表示CH2,3条直线的交点表示CH,4条直线的交点表示C,规范的提出了交点的3个定义,为后续自动提取化学分子结构静态图像的交点信息奠定了基础;(2)基于hough变换,从图像空间映射到参数空间,再联合参数空间和图像空间信息来提取直线,解决了峰值扩散现象,避免了伪直线出现;(3)记下每条直线的(ρ,θ)值,判断直线间有无交点,有则根据交点类型的3个定义,分析交点的类型,提取交点的信息,记录交点间的链接关系。最后,通过对若干幅化学分子结构的BMP图做实验,统计得出交点提取的准确率在75%左右,结果表明此方法可行。本研究为自动提取静态化学分子结构图的信息提供了证据。     

一种快速的人工场景图像消失点检测方法

人工场景中包含了大量的空间平行线以及垂直边,这些空间平行线映射到图像中相交产生的交点即消失点。消失点检测对摄像机标定、三维场景重建等都有着重要的意义。传统的消失点检测算法往往基于二维霍夫参数空间,复杂度高、效率低。因此,提出一种新的方法,先检测图像中较长的边界线,并将检测到的线段进行筛选、分组;然后利用消失点与焦距之间的制约关系,确定三向消失点的位置以及焦距的大小。该方法将传统的二维霍夫参数空间转换为二级一维霍夫参数空间。实验表明,这种方法运算复杂度低、运行时间短。在室外场景图像中,鲁棒性好,且保持较高的准确率。     

On the relation between the Hough transformation and the projection curves of a rectangular window

We wrote a couple of papers on image processing by the variable size slit method [1, 2, 3], which is powerful for the extraction of straight lines and for the shape analysis. Recently we have found an interesting relation between this slit method and the Hough transformation, which is described in this paper.     

Finding circular shapes in an image on a pyramid architecture

The problem of finding circular shapes in an image using a pyramid architecture is considered. In this paper we have defined a new transformation that converts circles in an image to a family of straight lines allowing the problem to be converted to line detection which can be solved by Hough transform algorithms. Also, based on this new transformation we have developed two algorithms for circle detection using a pyramid architecture.     

基于多直线特征的电子图象稳定算法

提出了一种基于多直线特征的全局运动估计算法，同时也介绍了它在电子图象稳定（EIS）系统中的应用，首先，用全局运动估计技术来估计摄像机的运动，即通过小波变换法提取图象中的边缘，并利用Hough变换法提取图象中的直线段特征，然后按照直线段的特征参数和位置选择原则选择具有分布特性的多个直线段，并通过对应的直线段特征比较计算局部运动参数和全局运动参数；最后根据全局运动估计结果，利用滤波法进行抖动判别和补偿，实现对图象序列的稳定处理，实验结果表明，多直线特征可以准确且稳定地估计摄像机的运动参数，通过滤波法可以消除视频序列的抖动。