数字图像中基于多尺度几何分析的圆检测算法

特征检测是图像处理和模式识别中非常重要的问题,其检测效果直接影响模式识别和分类。基于多尺度几何分析（MGA）的思想,提出了一种圆检测方法―圆特征域上奇异点算法。该算法首先将圆特征曲线变换到圆特征域上,然后在圆特征域上进行小波分析以找出奇异点,奇异点坐标即为待检圆的坐标。该方法克服了Hough变换对灰度图像圆检测需要考虑灰度阈值或梯度的限制,可直接对二值图像或灰度图像进行检测。最后分析、比较了该算法与Hough算法的不同。     

基于直线特征的图像配准算法

为实现高效率、高精度的图像配准,提出了一种利用图像边缘直线特征的图像配准算法。首先利用LoG算子提取参考图像和待配准图像的边缘信息,利用Hough变换提取图像边缘信息中的主要直线;然后以直线特征定义了参考图像和待配准图像的相似性度量,以此度量估计旋转角度,找出直线组的对应关系;最后在这些直线组中选取配准控制直线,计算配准参数,对图像配准。经过实验,验证了该算法的有效性。     

圆检测HOUGH变换的改进算法研究

圆检测Hough变换(CHT)在数字图像处理领域中有广泛的应用.为了满足圆检测准确和实时性的要求,本文首先对标准圆检测Hough变换在实际应用中存在的一些问题进行了分析,然后针对这些影响因素,提出了一种利用圆特性的Hough变换改进算法.该算法主要利用了圆边界上各对称点的梯度在水平和垂直方向上存在对称关系的几何特性,通过判断各点是否需要参与变换、筛选出候选像素点和减少参与变换各点的半径搜索范围等手段,既保证了计算速度的高效性,又对干扰噪声不敏感,降低了错误判断率,并用实验加以了证实.     

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。     

改进的随机Hough变换在检测多圆中的应用

提出了一种在视觉检测中用于多圆提取的改进随机Hough变换算法，该算法采用一种新的取点方法来进行计算，避免了随机Hough变换由于随机采样造成的大量无效累积。并在计算圆的几何参数时充分利用了圆的几何特征，因此检测速度快，占用内存空间小，精度高，具有良好的抗噪和抗干扰能力。最后文中还分别给出了人工合成图和实物图的实验结果。     

基于Hough变换的圆形物体的检测

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。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,并降低计算时间,同时,能很好地对图像中多个圆进行检测。     

用点Hough变换实现圆检测的方法

给出了一种新的Hough变换圆检测方法——点Hough变换(PHT)。该方法根据圆周上任意两条不平行弦的中垂线相交与圆心的几何性质，同时选取曲线上3点进行计算，将传统Hough变换圆检测时的三维参量统计变成一维参量统计，极大地降低了计算复杂性和对资源的需求。为了克服任意选取组合点可能带来的计算量增加及统计结果的分散程度提高，文中提出了点的选择方法。合成图和实际图像的实验结果表明，该方法用于普通图像中圆检测时快速、稳定、准确。     

一种基于中点画圆算法的改进Hough变换检测圆方法

为了对机械零件图像中的圆形几何特征进行视觉检测,将中点画圆算法与Hough变换相结合,提出一种基于中点画圆算法的Hough变换检测圆的新方法,并对中点画圆算法中的浮点运算等方面进行了改进。给出了该新方法的具体实施步骤和检测结果,表明了该方法的可行性。最后,通过对比实验验证了该方法的有效性。     

基于Hough变换利用对称点检测圆

分析了传统Hough变换检测圆中一对多的映射关系导致性能下降的问题,总结了经典的Hough算法和其他研究人员提出的其它改进算法后,提出了采用圆的几何特征,利用圆周上两个对称点的中心为圆心,先检测出圆的圆心,然后检测半径的方法来检测圆.实验及分析证实该方法降低了Hough变换的转换的维度,比传统的Hough变换性能有较大的提高.     

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.     

基于Hough变换的快速矩形检测算法

本文提出了一种基于图象Hough变换的矩形检测算法。通过对图象Hough变换空间中峰值点进行提取和组合，检测出满足角度和长度条件的直线组合，以快速定位出图象中的矩形。实验结果表明：该算法快速、准确，检测过程不需人工参与。     

A convolution approach to the circle Hough transform for arbitrary radius

The Hough transform is a well-established family of algorithms for locating and describing geometric figures in an image. However, the computational complexity of the algorithm used to calculate the transform is high when used to target complex objects. As a result, the use of the Hough transform to find objects more complex than lines is uncommon in real-time applications. We describe a convolution method for calculating the Hough transform for finding circles of arbitrary radius. The algorithm operates by performing a three-dimensional convolution of the input image with an appropriate Hough kernel. The use of the fast Fourier transform to calculate the convolution results in a Hough transform algorithm with reduced computational complexity and thus increased speed. Edge detection and other convolution-based image processing operations can be incorporated as part of the transform, which removes the need to perform them with a separate pre-processing or post-processing step. As the Discrete Fourier Transform implements circular convolution rather than linear convolution, consideration must be given to padding the input image before forming the Hough transform.     

基于窗口Hough变换与阈值分割的矩形识别算法

提出一种基于窗口霍夫变换与阈值分割自动识别图像中的矩形策略： 通过图像窗口霍夫变换,提取霍夫图像的峰值（对应原始图像的线段）,当四个峰值满足某些几何条件时,则检测出矩形;对图像进行阈值分割,将分割结果与霍夫变换的矩形做拟合修正.对不同成像背景和光照环境下图像的集成测试结果表明,本策略能够很好地抑制在多种自然光照不均和拍摄角度造成的干扰.且采用了缩略图计算,降低了逐像素运算的时间复杂度,可满足实时性要求.该技术可运用在实时准确裁剪银行票据目标等各个需要快速识别矩形的工程领域.     

基于图像处理技术的PCB缺陷自动检测系统

通过计算机图像处理技术开发了一套PCB产品缺陷检测系统.通过Hough变换检测出定位圆的圆心坐标,再对目标图与标准图进行几何配准,对差影运算后的图进行二值化与形态学去噪等操作得出缺陷的二值图,然后统计缺陷部分的几何特征得出结论.采用的改进算法基本能保证实时性与检测的准确率.     

A fast digital Radon transform—An efficient means for evaluating the Hough transform

A fast digital Radon transform based on recursively defined digital straight lines is described, which has the sequential complexity of N² log N additions for an N × N image. This transform can be used to evaluate the Hough transform to detect straight lines in a digital image. Whilst a parallel implementation of the Hough transform algorithm is difficult because of global memory access requirements, the fast digital Radon transform is vectorizable and therefore well suited for parallel computation. The structure of the fast algorithm is shown to be quite similar to the FFT algorithm for decimation in frequency. It is demonstrated that even for sequential computation the fast Radon transform is an attractive alternative to the classical Hough transform algorithm.     

基于改进Hough变换的圆形物体检测

圆形(包括弧线)检测是数字图像处理过程中的经典问题之一,有着广泛的应用背景。基本的Hough变换方法是将图像中的每一边缘点映射到参数空间的一个区域,选取累积最多的参数。在现实生活中,由于噪音、数字化错误和图形变异等因素真实的图形经常被曲解,因此,图像在应用Hough变换后,很难找到单一的峰值,这也就造成了检测的难度。在Hough变换的原理基础上利用圆的几何特征提出了改进算法。理论和实验证明能获得较好的检测结果。     

基于归一化灰度Hough变换的SAR图像舰船尾迹检测算法

舰船尾迹检测作为近年来SAR图像海洋应用的一个重要方面而受到关注。目前大多数研究都是利用Radon变换作为数学工具，结果得到增强的是尾迹特征，而不是尾迹的端点。从提取尾迹的端点坐标出发，在传统Hough变换算法基础上进行改进，提出了基于归一化灰度Hough变换的SAR图像舰船尾迹检测算法，并推导出尾迹端点反演算法，同时自动提取舰船的航速，取得了较好的实验结果。     

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。     

图像中任意三角形检测方法

提出了一种基于加窗Hough变化的任意三角形检测方法。选择适当大小窗口在图像中滑动,以窗口中心为坐标原点对窗口内图像作Hough变换,在图像的Hough域中检测直线段,从检测出的直线段中找出满足三角形条件的线段组合,然后定位这些线段构成的三角形。实验表明该算法能够有效检测出任意三角形,改变线段的长度条件或角度条件还可以检测直角三角形、等腰三角形、等边三角形等特殊三角形。该算法还可以实现在图像中检索三角形目标的功能。