基于TMS320DM642的快速Hough变换圆检测算法的实现

为了在DSP平台上实时检测圃孔或圆弧图像的特征参数,介绍一种用于快速提取圆参数的基于TMS320DM642平台改进Hough变换算法.该算法利用圆的几何对称性估算待检测圆的参数,从而有效缩小参与Hough变换的参数域的范围.实验结果表明:在资源有限的嵌入式平台上,该算法计算速度快,占有内存小,检测性能好.     

一种改进的随机Hough变换圆形检测算法

由于随机Hough变换在进行圆形检测时无目标的随机采样,引入了大量的无效采样与无用累积,为提高算法效率,提出一种改进的随机Hough变换圆形检测算法.该算法利用圆的几何特性确定圆心的位置,减少了Hough变换在参数空间中累加器的无效累积;通过两次阈值的比较,大大减小产生虚假圆的可能性;另外,用带图像数字量化误差补偿的圆方程进行候选圆的判定,并结合圆周长与像素点的关系使得圆的确认更加合理.经验证,该算法能实现对圆的快速检测.     

改进的Hough变换圆检测算法

针对标准Hough变换在圆检测中对时间空间需求高的问题,提出一种改进的Hough变换圆检测算法。该算法将标准Hough变换检测圆时的三维空间转换为一维空间,利用圆为中心对称图形的几何特征计算圆心,然后通过一维Hough变换进行半径累积,得到圆半径。实验证明,该算法运行速度快,占用内存小,抗噪性能好,对单个圆和多个圆同样有效,具有较高的实用价值。     

基于随机Hough变换的圆检测改进算法

介绍了一种基于随机Hough变换的圆检测的改进算法。本文解决了随机Hough变换检测圆中参数单元无效累积的问题，首先构造边缘点集的数据空间，采用搜索的方法将各连续曲线的边缘点顺序存储。然后从中选取最小点集，利用圆的性质求得圆参数，该算法计算量较小，并且避免了解方程组运算带来的误差。     

计算技术与计算机及网络设备 计算机图形学、计算机视觉、可视化技术

0627216基于随机Hough变换的圆检测改进算法〔刊,中〕/马文娟//信息技术与信息化.—2006,(3).—128-130(D)介绍了一种基于随机Hough变换的圆检测的算法。本文解决了随机Hough变换检测圆中参数单元无效累积的问题,首先构造边缘点集的数据空间,采用搜索的方法将各连续曲线的边缘点顺序存储,然后从中选取最小点集,利用圆的性质求得圆参数,该算法计算量小,并且避免了解方程组运算带来的误差。参50627217半透明材质在Mental Ray中的实现〔刊,中〕/沈姝莺//微计算机应用.—2006,27(4).—474-477(G)0627218基于OpenGL标准库的复合纹理贴图方法…     

一种改进的基于对称性的Hough变换圆检测算法

为提高圆形轮廓目标检测的快速性,提出一种改进的基于对称性的Hough变换圆检测算法.首先对图像进行去噪和边缘提取,并剔除边缘点中可能共线的点;然后利用圆的对称性分两步在一维空间中利用Hough变换投票得到圆心坐标;最后在一维参数空间利用Hough变换累加半径投票值得到半径.对比实验表明,提出的算法有较高的识别准确率和较高的运算速度.     

一种基于Hough变换新的亚像素定位算法

为了提高数字摄影测量的精度,提出了一种基于Hough变换的亚像素定位算法,针对直线边缘检测和圆边缘检测,分刺采用二次Hough变换法和三等分Hough变换法,通过使用二次Hough变换的方法,克服了直线边缘计算精度低和速度慢的问题,通过使用三等分Hough变换法,克服了传统Hough变换法圆边缘检测性能受参数离散间隔制约及精度低的问题.仿真和实验表明新算法的亚像素定位精度能达到O.02像素,有效地提高了数字摄影测量的精度.     

一种基于人眼图像灰度分布特征的虹膜定位算法

提出了一种基于人眼图像灰度分布特征的虹膜定位算法。该算法不必检测到所有的虹膜边界点,只需要分别在虹膜的内外边界上各检测到3个点即可。然后利用落在同一个边界上的3个点,根据“非共线的3点确定1个圆”的几何原理,计算出边界圆的参数,从而确定虹膜内外边界。对CASIA虹膜图像数据库进行了大量的实验,结果表明,该算法与经典的虹膜定位算法（如Daugman的算法和边缘检测算子结合Hough变换的算法）相比,定位结果更加准确,定位速度大幅度提高。     

改进的Hough与梯度直方图的人眼定位算法

针对民用航空器飞行中,实时监控机组座舱行为的疲劳检测系统的快速、精确、低计算量的需求,提出了一种基于Hough、梯度直方图结合的算法：利用Adaboost算法检测人脸之后,运用Hough变换进行人眼初检测,再利用提出的简化梯度直方图特征进行人眼的精确定位。算法将目标区域的简化梯度直方图特征送入SVM分类器,对Hough检测后存在的多个＆quot;可能圆＆quot;进行筛选,剔除Hough检测中的非人眼圆。实验对比结果表明,改进的人眼定位结合算法能够快速的检测人眼,同时粗定位缩小了Hough圆检测的范围,减小了计算量,缩短了算法运行时间,SVM和改进的梯度信息提高了定位的准确率,并且检测结果稳定、鲁棒性好。     

基于Hough变换的瞳孔识别方法研究与实现

研究了一种改进的基于Hough变换圆检测的瞳孔识别方法。直接利用Hough变换圆检测进行瞳孔识别准确度低、运算量大,为此,本文提出了改进的识别方法。在实现Canny边缘检测的基础上,利用Hough变换进行求解时,限定检测的半径范围,在此范围内,根据参数空间圆的方程,求出对应的圆心坐标,得到最佳拟合圆,最终实现瞳孔识别以及中心点定位。在vc++6.0开发平台下,对150幅图像进行瞳孔识别检测实验,结果显示,直接利用Hough变换检测方法的准确率为70.7%,平均速度为1 s;本方法的准确率为94%,平均速度为0.45 s,可见相较于直接利用Hough变换进行瞳孔识别,本文方法在识别准确率和识别速度方面均有显著提高。结果表明,此方法能够快速而准确地进行瞳孔识别以及中心点定位。     

Fast detection of multi-circle with randomized Hough transform

Randomized Hough transform （RHT） is an effective method for circle detection. But when dealing with multi-circle complex images, the random sampling will bring lots of invalid accumulations and result in a large number of calculations. In this paper, by selecting three points of the candidate circle, a fast detection algorithm of multi-circle with randomized Hough transform is presented. Experimental results demonstrate that the proposed scheme can quickly detect multiple circles, and has a strong robustness.     

改进的Hough变换在PCB实时初检中应用

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H0ugh变换算法所需的存储容量大、计算量大、速度慢、效率低，实时应用性差的同题，本论文运用了一种改进的Hough变换方法，分两步来完成目检测同题中的图心定位和半径测定，并通过针对PCB在线检测的具体应用情况加以改进并应用，进一步有效地减少存储容量，提高运行效率。实验证明算法满足PCB在线检测的实时性。     

基于Hough变换算法的激光牛顿环中心提取方法

目前激光牛顿环中心测量方法无法实现自动化、数字化、实时性，针对这一问题提出了基于Hough变换算法的软件实时处理方法。该算法利用图像边缘的梯度方向信息，很好地解决了一般Hough变换的无效累积问题，可以快速检测出圆心坐标。基本满足了实际应用的高精度导轨测量和准直测量。     

一种遥感图像中的道路检测方法

道路是遥感图像的重要特征。提出一种从遥感图像中检测道路目标的方法。首先,进行图像预处理,提取边缘,然后进行图像分块并利用Hough变换进行道路检测。分析了Hough变换的特点,并研究了Hough变换域极值点参数的特点,改进了Hough变换在道路目标检测中的应用。该方法不仅快速地检测机场等严格的线状道路目标,而且对具有一定曲率的道路目标同样有效。     

RFID设备微小芯片视觉定位算法研究与实现

微小芯片的精密操作是电子封装设备的关键技术,其中芯片的视觉定位是精密操作中的难点之一。为此研究了射频识别（RFID）标签封装设备中芯片的视觉定位,提出一种基于Hough变换的微小芯片视觉定位算法。该算法利用So-bel边缘检测方法提取出芯片的边缘,采用Hough变换提取芯片4个角圆心坐标,以此计算芯片的中心绕贴装轴心的旋转角度和平移距离,实现芯片的精密定位。目前提出的算法已成功应用到RFID封装设备HEI-D3000上,实验结果表明,与常规的模板匹配算法相比,这里提出的芯片快速定位算法效率高、稳定性好,对光照不均、纹理特征以及芯片大角度旋转不敏感,提高了RFID封装设备在市场中的竞争力。