基于小波变换的模糊航迹关联算法

航迹关联是实现分布式多传感器信息融合的关键技术.针对传统的模糊关联算法正确关联率低的问题,基于小波变换对传统的模糊关联算法进行了改进,提出一种新的航迹关联算法.首先,通过小波分析对目标航迹数据序列进行处理,获取新的航迹特征;然后,采用模糊均值聚类法确立隶属度函数、综合相似度和阈值判决准则,完成对已获取的新航迹特征的分类关联.仿真实验表明：与模糊算法相比,该算法的正确关联率提高约0.30.     

基于Hough变换的航迹起始算法

航迹起始是航迹处理中的首要问题。通过对目标航迹起始的Hough变换方法的研究,总结了目标航迹起始的经典Hough变换算法。针对该算法运算量大不满足实际应用的不足,提出了一种新的基于3/4逻辑的改进Hough变换航迹起始算法。该算法以3/4逻辑为起始航迹的依据,采用改进的Hough变换法判断一次点迹是否共线,有效的解决了在密集杂波环境中目标航迹的快速起始问题。该算法加入速度选通排除了部分杂波,降低了运算量,为该算法应用于工程实践创造了条件。     

减法聚类的Hough变换航迹起始算法

针对低信噪比、低信杂比目标检测时Hough变换累积矩阵存在的峰值簇拥现象,提出了一种基于减法聚类的Hough变换航迹起始算法.该方法首先采用Hough变换初步筛选出参数空间上大于投票阈值的投票值,然后采用减法聚类对获取的参数进行二次处理.实验表明该方法不但能够明显改善局部峰值簇拥现象,而且对杂波干扰具有更好的鲁棒性,特别适用于复杂环境中的目标检测.     

分布式异类传感器网Hough变换航迹起始算法

为解决异类传感器网异步采样条件下的航迹起始问题,提出分布式异类传感器网Hough变换航迹起始算法.该算法利用多传感器多采样周期测量建立候选目标集,用极大似然法估计候选目标的状态;采用Hough变换建立参数空间直方图,并对参数空间直方图聚类实现航迹探测;建立目标初始方位角直方图和目标速度直方图,分别对两个直方图聚类实现目标探测;找出与目标相关的测量,利用这些测量估计目标的状态.仿真结果表明,该算法能有效实现航迹起始.     

一种基于Hough变换的运动模糊图像复原方法

为解决在运动模糊图像的处理中传统的逆滤波法算法对噪声很敏感且易产生噪声放大的问题,采用维纳滤波算法和投影迭代算法对生产线上模糊图像的处理进行分析和比较。在VC++2008上仿真结果表明：这2种算法都能克服逆滤波算法放大高频段噪声的不足;投影迭代算法在恢复模糊图像所用时间和清晰度方面比维纳滤波算法好。     

基于小波变换和灰色关联度的航迹关联算法

超视距雷达和红外预警卫星能对弹道导弹助推段进行探测跟踪,因此两者的情报可以相互关联印证,从而提高情报质量。针对超视距雷达和红外预警卫星的航迹关联问题,提出了一种基于小波变换的灰色关联度的航迹关联方法。该算法将超视距雷达和红外预警卫星的方位角信息序列通过小波变换进行去噪,得到方位角航迹的整体走势,然后对走势相同的方位角航迹建立灰色关联矩阵,并根据该矩阵按照一定的规则进行航迹相关判定。仿真结果表明,相对灰色关联度的关联算法,该算法的正确关联率提高了约8%。     

基于Hough变换的圆检测技术

Hough变换是在图形图像处理和计算机视觉中用来提取边缘特征的一个最常用的方法，受到国内外学者和工程技术人员的广泛青睐。该文提出了一种改进的随机Hough变换，并进一步应用于圆检测系统。通过检测系统对不同情况下常规Hough变换和该文改进的Hough变换测试结果对比实验表明，改进随机Hough变换方法能较好的实现检测，并且相比常规Hough变换检测耗时明显减少。     

基于Hough变换的票据图像倾斜校正

针对票据图像,考虑框线变换后参数空间分布,提出了一个改进的基于Hough变换的票据图像倾斜检测与校正方法。通过对图像进行平移变换,选择图像中心作为原点,使得框线变换后的参数空间,呈现对称的蝶形,从而更容易检测出峰值点,得到精确的票据图像倾斜角度。实验结果验证了提出方法的有效性,与传统方法相比,检测的倾斜角度更加精确,具有更强的抗噪声能力。     

基于Hough变换的全方位图像快速展开

针对全方位图像扭曲,不利于人眼正常观察的问题,提出一种基于Hough变换的全方位图像快速展开算法。该算法首先通过Hough变换检测场景圆心及半径,然后根据半径确定展开图像的大小,最后基于圆心对图像进行展开。实验结果表明,这种算法能够快速有效实现全方位图像的展开,且减少展开图像的失真,为后续研究奠定基础。     

基于Hough变换的人眼检测方法研究

人脸检测在许多应用中都是重要的一个处理阶段,眼睛是一个在人脸检测中极为重要的人脸特征,因此一种精确可靠的定位眼睛的算法对许多实际的应用是十分重要的.提出一种基于Hough 变换椭圆检测的人眼睛定位方法,先对人脸图象进行canny边缘提取,然后根据眼睛的生理特征,利用提取的眼睛边缘特征进行椭圆检测.实验证明该方法定位准确,能有效的抑制噪声,并且有很高的识别率.     

基于Hough变换的亚像素椭圆检测

提出了一种Hough变换的亚像素椭圆检测方法.通过惯量椭圆匹配法将椭圆参数缩小到一个极小的变化范围内,然后再通过Hough变换法实现亚像素椭圆检测.     

基于一维Hough变换的椭圆检测改进算法

该文对基于一维霍夫变换的椭圆检测算法进行了改进,通过减少无效采样,提高了算法的效率,减少了检测时间.首先通过基于弦中点统计的算法可以快速确定当前数字图像中的椭圆中心位置;然后保存关于中心对称的特征点对,并对这些特征点对进行关于短轴的一维累积,确定椭圆的5个参数.这样使得对长轴端点的采样限制在关于中心对称的点对序列上,可...     

基于Hough变换倾斜文档校正的改进方法

Hough变换虽被广泛用于倾斜文档校正,但其采用投票选举方式,计算量较大,校正效率较低.笔者对其效率进行探讨,对分辨率较高的图像采用多次降分辨率分步进行校正,从而实现高分辨率倾斜文本图像的快速校正.同时,考虑到普通文档边界有较强方向性的特点,直接对文档边界进行直线检测,计算倾斜角度,而不采用传统基于文本行的直线检测方法,从而缩短倾斜角检测时间.实验结果表明:该方法显著提高了校正效率、缩短了校正时间、提高了校正精度.     

基于Hough变换的斑马鱼胚胎图像分析技术

在拼接后的斑马鱼胚胎显微图像基础上提出胚胎图像分析算法,以确定斑马鱼胚胎的3个形态特征：长度、头-干夹角以及尾部弯曲度.采用形态学方法将斑马鱼胚胎从背景中分割出来,然后采用二值细化算法提取它的中心线,最后测量上述形态特征.在测量尾部弯曲度时,采用环形Hough变换法去除胚胎头部,再由最小面积法将尾部曲线回归成一条直线,引入表示尾部曲线与回归直线间平均距离的均方根误差来表征尾部的弯曲度.实验结果表明,该自动分析技术处理速度较快,可以获得准确的形态参数值.     

基于弦中点Hough变换的椭圆检测方法

为了提高从图像中检测椭圆的效率和精度，利用椭圆中心平分经过中心的弦的性质，提出了
一种基于弦中点Hough变换（CMHT）的椭圆检测方法。引入内切椭圆的概念，基于椭圆上所有点的内切椭
圆必经过椭圆中心的事实，对图像中边缘像素点的有效分布进行了分析。通过黑白边缘图像的提取，建立
二维数组累加器，依照像素点分布扫描边缘图像，累加器计数，最后进行椭圆位置和参数的计算。该算法
与标准Hough变换（SHT）和三点随机Hough变换（RHT-3） 相比，具有更高的执行速度和检测精度，同时
对于颗粒噪声具有较强的抵抗能力。     

基于改进Hough变换的针板孔边缘检测

研究改进随机Hough变换检测针板的安装孔和定位孔边缘,解决常规随机Hough变换检测时针板安装孔、定位孔和送布牙槽边缘相互干扰的问题.采用边缘分离法将针板上的各个孔边缘表示为链表,依照各链表的矩特征量剔除干扰.通过改进的随机Hough变换在各个分离的边缘中检测孔的存在,可以避免针板各个孔边缘之间的相互干扰.实验证明本方法不仅能够检测出针板上的各圆孔边缘,而且可以检测针板的外圆轮廓,可以实现针板孔的非接触测量.     

一种基于Hough变换的神经网络字符识别方法

针对印刷体字符的结构特点，利用Hough变换的点一线对偶性，提出了一种新的印刷体字符识别方法。该方法将字符在参数空间中共线点的个数及其坐标，作为BP神经网络识别系统的特征输入矢量，获得了较好的识别效果。     

基于三角形拓扑相似性的航迹关联算法

针对多个传感器量测航迹在系统误差下关联融合困难的问题,提出基于拓扑4交差模型和三角形拓扑相似度的航迹关联方法,将传感器探测目标分成若干个拓扑三角形结构,使用4交差模型排除不同传感器探测中相关可能性小的三角形;然后定义三角形相似度,对归属于不同探测源的拓扑三角形相似程度进行度量,从而得出目标之间的相关程度,获取航迹关联结果。仿真结果表明,在目标密集编队时,该算法具有有效性。     

基于Hough变换的重磁数据线性特征提取技术

利用重磁数据确定地质体的边界是地质解释中一项很重要的工作,然而目前众多的边界识别方法均基于各种导数变换的组合,因此对噪声的影响比较敏感。基于上述问题,研究分析了图像处理中提出的Hough变换的原理,提出利用该变换进行重磁数据处理,基于此识别数据中包含的线性特征,对应于地质体边界和断裂构造平面展布特征等信息。理论模型和实际数据的计算分析表明,该方法能够较准确地提取出重磁数据边界信息,同时具有较好的噪声鲁棒性。利用Hough变换提取出的线性特征对地质体边界识别、大地构造单元划分及断裂体系分析等工作具有实际的应用意义。