基于Hough变换的焊缝位置检测技术

对Hough变换的应用技术进行了细致的分析,归纳出了图像域参数与变换域参数的三种对应关系,减少了Hough变换运行时一些盲目的搜索和计算,提高了算法的运行效率。在累加器设计上,应用了三元组数据结构,压缩了累计器的数量。应用Prewitt边缘检测方法和中值滤波技术将图像转换为二值图像,使边缘部分得以增强,噪声得到抑制。在此基础上,提出了一种新的焊缝位置检测方法,该方法不仅能检测出焊缝的偏离距离,而且能检测出焊缝偏离的方向。仿真与实际运行结果表明该方法检测精度高,抗干扰能力强。     

基于膨胀和Hough变换的焊缝位置检测方法

对视觉焊缝跟踪图像处理的方法进行了研究.首先,将彩色图像灰度化,再通过滤波、直方图均衡化等进行图像分割;然后,利用边缘检测和数学形态学中的膨胀算子将目标区域连通;最后,利用Hough变换找出焊缝的边界线和中心线.该方法不仅可以较快地把焊缝整个区域提取出来,而且可以检测出焊缝偏离的位置和方向.实验运行结果表明该方法精度高...     

基于Hough变换的水下管道检测方法

由于海底管道背景复杂,简单的检测算法不能给出理想的检测结果;复杂的检测算法又不能满足实时作业要求。为了克服上述问题,实时而又准确地检测水下管道,通过分析水下图像的特点以及传统Hough变换对于管道直线信息提取的局限性,有针对性地提出了对Hough变换方法的2步改进,包括前期处理改善像素点的分布以减少参与Hough变换的无效像素点的数目,和Hough变换过程中的峰值点逆向清零以保证管道边界检测的唯一性。在仿真环境和水池环境下分别对改进的方法和未改进的方法进行了对比实验,结果表明前者可以有效地提高管道检测的实时性和精确性。     

利用Hough渐开线变换的齿轮图像中心检测

针对目前基于机器视觉的齿轮参数测量和检测中,获取齿轮中心坐标这一关键步骤缺乏通用性的问题,提出了一种利用Hough渐开线变换的方法。首先,在图像坐标中建立齿轮渐开线齿廓的数学模型。接着,对齿轮的灰度图像进行卷积、边缘检测获得齿轮边缘图像和像素梯度角。最后,对边缘像素做Hough渐开线变换,得到最终的齿轮中心坐标。实验和仿真结果表明,按该方法求得的结果与真实坐标的标准差在1 pixel以内,对齿轮内孔形状无要求,可以作为一种有效的齿轮图像中心检测方法。     

基于仿真模板的Hough变换直线检测

Hough变换直线检测是遥感图像理解、分割和处理中常用的直线特征自动检测技术之一,其运算过程中所需数组的大小决定了参数空间的采样多少,直接关系到计算精度和速度.在此提出的模型仿真、模板调用方法,简便快捷地实现不同数组大小的多次试验和比较,找到满足实际精度和速度要求的数组参数;将仿真模型、仿真过程和所得参数做成易于调用的模板,供检测系统使用.应用中只需将遥感图像像素坐标映射到模型的定义区间,调用后再将结果映射回图像空间.此方法使Hough变换直线检测的调试、修改和移植变得容易,经实际应用证实本方法方便高效.     

基于改进的Hough变换图像分割方法

在图像处理和计算机视觉中,Hough变换是一种应用非常广泛的图像边缘检测技术,针对传统Hough变换算法所需的存储容量大、计算量大、速度慢、效率低,不能确定曲线端点及长度的问题,提出了一种改进的Hough变换方法,它根据Hough变换思想的逆变换,采用对参数空间逐步细分的方法,逐步排除不包含直线的区域,能够有效地减少存储容量,提高运行效率,并能有效地求出曲线轮廓的端点及长度.该方法已成功运用于车牌自动识别系统的车牌分割中.     

基于Hough变换的角点检测算法

角点检测是图像处理和机器视觉领域中基本而重要的问题。提出了一个基于Hough变换的角点检测算法,通过遍历地考察边缘图像中各像素点的一个邻域窗口,利用Hough变换寻找以窗口中心点为出发点的直线段,并通过这些直线段的数量和相互之间的夹角判断当前中心点是否是角点。针对固定的窗口,使用了模板预先计算及环形缓冲区等技术提高Hough变换及图像遍历的效率。在实际图像库上的对比实验表明提出的算法具有高的角点检测率,最低的角点误检率和角点位置误差,同时相比同样可得到构成角点各边的角度的方法.提出的算法同样具有更高的检测率和精度。对于时间性能要求不高的角点检测应用场合,提出的算法比已有算法具有更优的整体检测性能。     

单参数Hough变换实现圆检测方法的研究

Hough变换因其可靠性高而在数字图像处理领域中有广泛的应用,但本身具有存储空间大、计算复杂、处理时间长等缺点.在分析了Hough变换及其多种改进方法之后,利用圆的几何特性,给出了一种新的Hough变换圆检测方法--单参数Hough变换(SPHT)用来实现对圆形图像的检测.     

基于有序Hough变换的快速圆检测算法

针对随机Hough变换（RHT）及其改进算法在同一圆边缘点随机抽样时命中率低且投票处理过程复杂,提出了基于有序搜索的广义Hough变换快速圆检测算法（SQHT）。该算法利用圆的几何性质和梯度方向信息来有序搜索圆边缘点集,将Hough变换的基于投票判定基元参数转变为有效确定基元三点的讨论。执行算法时,首先顺序搜寻第一边缘点并根据邻域边缘点集或图像灰度值计算其梯度值;接着在第一点所在行匹配与其梯度信息相符的第二点,根据前两点信息在第一点所在列匹配第三点;最后按照RHT算法流程确定有效基元参数,从而避免了随机抽样带来的时间不确定性。该算法具有计算速度快,检测时间可控,适用范围广泛,抗干扰性强等特点。相比于RHT算法,提出的算法在单目标圆检测情况下检测效率提高了2倍,在多目标圆（5个及以上）且有非目标边缘点情况下检测效率提高了5倍,在多圆检测方面能有效弥补了Hough变换算法的不足。     

基于改进Hough变换的图像线段特征提取

为了从复杂背景中提取欲识别的目标,提出一种基于改进Hough变换的图像线段特征提取方法.针对传统Hough变换的局限性,在经典算法的基础上增加了全局阈值与局部阈值结合去除虚假尖峰,利用动态分组原则确定线段的端点,融合端点邻近的线段等改进算法.实验表明,该方法不但可以识别简单背景中的规则几何图形,还可以有效地提取复杂背景中真实目标的线段特征.     

用改进的Hough变换检测交通标志图像的直线特征

直线特征是交通标志图像中稳定而重要的特征,直线特征的正确提取,对于提高交通标志识别率是有意义的.针对已有Hough变换的缺点,如参数空间中的峰值扩散问题、繁重的计算复杂度和空间复杂度等,提出了一种自适应多对多Hough映射方式.新算法具有良好的时间计算复杂度、对阈值不敏感且能精确地提取出图像中的直线.实验结果表明,新方法的阈值选择范围是MTO_θ的3倍,而运算时间仅为MTO_ρ方法的10%左右.改进的Hough变换能在可接受的时间内准确地提取交通标志图像中的直线,还可用于其它图像(如票据图像、符号图像)中直线特征的提取.     

Efficient vertex detection algorithms using the Hough transform

A recurring problem in computer image processing is the detection of curves and straight lines in a digital image. The Hough transform technique has been widely used in the field of machine vision for detecting straight lines and curves in an image. Typically, the parameters of the normal form of a straight line (p, ) are used for detecting straight lines in the image plane. In order to detect a straight line, the Hough transform method requires an extensive search on thep, -space by varying the values of from 0 to .In the present paper, three algorithms have been proposed to reduce the search on the parametric -axis of the parameter space for determining the vertices of a polygonal part. Prior to the application of these algorithms, the pixels belonging to each of the edges of the polygonal part are identified using a rule-base. In the first algorithm, the approximate -value for each of the edges is determined using regression analysis and the Hough transform is performed over a small range on either side of this angle value. In the second algorithm, a binary search on the parametric plane for each of the edges is performed. This eliminates the need to compute thep values for every increment of . The third algorithm improves on the binary search method by restricting the search to a small range of values. The proposed algorithms are valid for identifying vertices of convex, as well as non-convex, flat polygonal parts. Such a system can act as a preprocessor for inspection, feature recognition and reverse engineering of flat polygonal parts.     

基于随机Hough变换的复杂条件下圆检测与数目辨识

在复杂背景和光照条件中检测不规则分布的圆,并且准确辨识其数目,可为一些专用的智能仪器提供理论依据,有着广泛的工业应用价值.针对需要检测的圆数量大、光照不均匀、光照强度变化、分布不规则、相互间有遮挡及边界模糊和灰度接近等复杂条件,在随机Hough变换的基础上进行改进,利用圆的特性和梯度算法对圆进行判定,可以在复杂条件下对圆进行准确的检测判定和数目辨识.通过对钢管储存现场图像检测的计算与分析,证明此算法在较高的干扰下可以准确地对钢管进行定位和数目辨识,对于相互遮挡的钢管也可以准确识别.相对于目前通用的圆检测算法,本算法可以达到更好的识别效果,完全满足工业实际应用的要求.     

Output-only modal identification based on hierarchical Hough transform

Sparse component analysis (SCA) has been introduced to the output-only modal identification for several years. This paper proposes a new method based on hierarchical Hough transform to extract the modal parameters of mechanical structures. First, the measured system responses are transformed to Time-frequency (TF) domain using Short time Fourier transform (STFT) to get a sparse representation. Then, Hough transform is applied to the TF coefficients hierarchically to identify the hyperplanes and the mixing matrix is calculated. Finally, the modal responses are recovered by using l ₁ -optimization and inverse STFT. From the recovered modal responses, natural frequencies and damping ratios are extracted. Numerical simulation of a 4 Degree-of-freedom (DOF) spring-mass system verifies the validity of the method. Free vibration of a steel cantilever beam is captured by a high-speed camera and then analyzed by the proposed method. The comparison of the estimated natural frequencies and damping ratios illustrates the good performance of the proposed algorithm.     

基于随机Hough变换的螺纹可旋入性判别法

提出并实现了一种新的、基于随机Hough变换(RHT)的螺纹可旋入性的判别方法.先通过基于计算机视觉的螺纹非接触检测,将螺纹的三维实体转变为表征投影轮廓序列的二维正交投影图像数据,据此通过随机Hough变换计算出螺纹的投影作用中径.并将该计算结果转变为一维的概率直方图分析,从而判别该螺纹是否具备可旋入性.实测与比对结果证明了这种方法比单纯的模板匹配法更正确有效,为实现紧固螺纹的100%检验(逐个检验)奠定了基础.     

基于模糊自适应Hough变换的海洋环境特征提取

针对海洋环境中特征提取难度大、效率低等问题,设计了基于模糊自适应Hough变换的海洋环境特征提取方法.通过建立成像声呐观测模型,对声呐数据进行预处理并剔除野值;将声呐坐标系下的测量数据转化为全局坐标系下,并提取环境的全局特征;根据梯度方向信息,模糊化处理声呐数据点,采用极小极大模糊推理评判数据点属于某条直线特征的可能性,自适应选择参与投票的数据点.基于海试数据的试验结果表明:该方法能够从伴有噪声、混响、反射的声呐数据中准确地提取港口环境的线特征,并且模糊自适应Hough变换特征提取的投票数目与计算时间分别为传统Hough变换的32.5％和26.1％,表明模糊自适应Hough变换具有存储空间小、计算效率高、实用性强等优点.     

应用Hough变换的炮射航空摄像机外参数估计方法

提出了一种基于Hough变换的航空摄像机外参数估计新方法。该方法使用共线条件方程描述摄像机成像关系,用图像与物方特征点之间的组合对外参数空间离散点进行投票,将得票最多的离散参数点确定为参数估计值。为解决共线条件方程的非线性以及外参数之间的相关性问题,采用迭代方式进行参数估计。与基于最小二乘原理的传统外参数估计方法不同,该方法不需要事先对图像与物方空间特征点进行配对,解决了传统最小二乘法的特征匹配难题,避免了最小二乘法对错误匹配的鲁棒性较差的缺点。分别使用仿真和真实航拍图像对算法的有效性进行了检验,结果表明:摄像机坐标估计误差小于15 m,姿态角误差小于1°。参数估计结果能够满足舰炮作战中对侦察摄像机外参数估计精度的要求。