基于Hough变换的圆检测方法

总结了圆检测的几种常用方法,如经典HT、随机HT和广义HT.结合几种方法的优缺点,提出了一种基于经典HT的改进Hough变换圆检测方法.该方法先对图像进行预处理,如灰度化、去噪滤波、边缘检测以及运用数学形态学等,然后进行Hough变换.其主要思想是用多维数组来代替经典的循环过程.把Hough变换应用到织物防水性能自动测试的真实图像中,通过对经典Hough变换与改进后的Hough变换的比较,可以看出检测速度有所提高,检测精度也达到了令人满意的程度.     

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。     

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.     

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。     

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.     

一种快速的圆检测方法

图像处理中圆的检测及其参数确定是计算机视觉和模式识别中的一项重要任务。通常采用基于Hough变换的方法,但这种方法计算量大、运算速度慢,对存储空间需求大。为了克服这些缺点,提出一种快速的圆检测方法,该方法在普通图像圆检测时具有快速、稳定、准确的特点,能满足实时性要求。     

一种快速的圆检测方法

图像处理中圆的检测及其参数确定是计算机视觉和模式识别中的一项重要任务。通常采用基于Hough变换的方法，但这种方法计算量大、运算速度慢，对存储空间需求大。为了克服这些缺点，提出一种快速的圆检测方法，该方法在普通图像圆检测时具有快速、稳定、准确的特点，能满足实时性要求。     

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。     

用两步Hough变换检测圆

Hough变换在图像处理中占有重要地位,是一种检测曲线的有效方法。但使用传统的Hough变换来检测圆,具有存储空间大计算时间长的缺点。为此提出了采用两步Hough变换的圆检测方法,利用圆的斜率特性,降低了Hough参数空间的维度,提高了运算效率,并推广到椭圆的检测之中。     

基于Hough圆卷积变换的孔组检测

为降低孔组测量的成本,提高测量的精确度,提出一种基于Hough国卷积的孔组检测方法.对孔组图像进行中值滤波、拉普拉斯锐化增强和边缘检测;根据孔组半径大小的变化范围,对Hough圆锥进行改进;在此基础上,利用改进的Hough圆锥与边缘检测后的图像进行三维卷积,得到Hough参数空间,计算出孔组的坐标和半径值;采用快速傅立叶变换法代替三维卷积,减少算法的计算时间.实验结果表明,该方法的检测精度高、实时性强,可以用于孔组的自动化检测.     

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。     

基于编辑距离的网页去重策略

互联网中存在着大量的重复网页,在进行信息检索或大规模网页采集时,网页去重是提高效率的关键之一。本文在研究＂指纹＂或特征码等网页去重算法的基础上,提出了一种基于编辑距离的网页去重算法,通过计算网页指纹序列的编辑距离得到网页之间的相似度。它克服了＂指纹＂或特征码这类算法没有兼顾网页正文结构的缺点,同时从网页内容和正文结构上进行比较,使得网页重复的判断更加准确。实验证明,该算法是有效的,去重的准确率和召回率都比较高。     

基于存在概率图的圆检测方法

提出了一种基于存在概率图的圆检测方法,将图像边缘点共圆结构信息变换为圆存在概率图中的峰值,再通过峰值检测确定圆的参数。该方法能有效地检出边缘不清晰、不完整的圆形轮廓,具有占用内存少,阈值物理意义明确的特点,较好地解决了标准HT圆检测方法中占用内存空间大,计算效率低的问题。实验结果表明圆存在概率图具有较强的稳定性和分辨能力。     

一种基于梯度Hough变换的同心圆检测新方法

目前检测圆的方法很多,最常用的为Hough变换,另外还有一些改进的Hough变换和圆的快速检测方法,但是这些方法如果直接运用于存在同心圆的图像中,就不能检测出同心圆。目前对同心圆检测的算法较少,而且存在一定局限性,这里提出一种结合圆梯度信息和二次检测圆的新的检测同心圆的算法,改善了检测的局限性,不需要事先确定圆的一些参数仍然能准确检测同心圆,具有一定抗干扰性,且检测速度较快。本文通过实验仿真和应用实例,证明了该算法简单、准确,有效。     

基于灰度积分投影与霍夫圆变换算法的人眼瞳距自动检测

人眼瞳距在视光学研究中和配置眼镜时都是需要精确测量的基础性参数, 实现瞳距自动检测具有重要的应用价值, 结合高斯肤色模型, 提出一种基于灰度积分投影与霍夫圆变换算法的人眼瞳孔定位和瞳距计算方法. 首先, 通过二维伽马函数的自适应亮度校正方法对图像进行光照补偿预处理, 在此基础上, 利用肤色概率模型检测人脸并提取出面部区域. 再运用灰度积分投影法, 选取合适的阈值对眼部区域进行提取, 经过一系列形态学图像处理, 采用Canny边缘检测算子实现瞳孔边缘检测, 最后通过Hough圆变换算法进行瞳孔定位, 并对其中心距离进行计算. 研究结果表明, 该算法具有较快的瞳孔定位速度, 能够较精确地实现瞳距自动测量, 为瞳孔测距的智能化技术研究奠定了基础.     

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。     

基于机器人单目视觉导航的测距方法研究

对单目视觉测距方法进行了研究、分析，并根据针孔成像和几何坐标变换原理，对移动机器人与目标点间距离的检测方法进行了推导，并拍摄多幅真实图像进行验证。