基于Hough变换的二维条码图像倾斜校正研究

二维条码图像扫描时会出现倾斜.为了实现二维条码的准确识别,必须先对二维条码进行倾斜校正.以PDF417条码为例,提出了一种基于Hough变换的倾斜校正方法.实验结果表明,该方法能有效地提高条码的识别率,效果良好.     

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.     

基于边缘检测的OMR图像倾斜矫正

提出一种基于边缘检测的OMR图像倾斜矫正算法.在纸质文档以图像扫描方式转化成文档图像的过程中,由于传动装置或其他的一些因素不可避免的会造成一定倾斜角度.此算法结合了OMR图像特点对图像进行边缘参考线的检测,仅对符合条件的边缘参考线Hough变换,以此得到整个图像的倾斜角度.此算法改进了传统的Hough图像倾斜矫正算法因计算量过大,导致图像倾斜矫正时间过长的缺点.     

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.     

基于改进Hough圆变换的尿液图像中红细胞的定位

提出了在尿液图像中对红细胞进行定位的算法。因在尿液图像中,红细胞呈多个同心圆状态,通过检测它们的圆心可以对红细胞进行定位。该算法采用改进Hough变换检测红细胞的中心(圆心)。在改进Hough变换中,充分利用了圆的几何特性,在这种几何特性下,可以检测出同心圆的圆心。实验证明算法能对尿液图像中的红细胞进行准确地定位。但算法只是作为尿液中红细胞的统计计数的一个预处理,不能对其它圆形杂质和红细胞区分开来,所以,在分割后还需要对定位的结果进行分类,才能得到尿液检测的红细胞参数。     

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.     

基于数学形态学与Hough变换的道路边缘提取

道路边缘的提取是运动检测中最关键的一步。针对目前运动检测过程中更新数据量大、实时性不高的问题,提出了一种新型、快速的道路边缘提取方法。该方法首先利用数学形态学对原图像进行增强,然后通过Canny算子对增强图像进行边缘检测,最后采用Hough变换检测出二值图像中的道路边缘。实验证明,该方法准确性较高,可以减少后期运动检测的运算范围,提高运动检测速率。     

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。     

一种改进的Hough变换图像纠偏算法

为提高倾斜图像纠偏处理的正确率与运算效率,提出一种改进的Hough变换图像纠偏算法.该算法根据扫描文稿图像的特性,设定了边缘区域计算,并基于此约束下对倾角进一步限制,从而在无损内容的前提下,显著提高了倾斜角度计算效率.实验结果表明,对于普通文稿扫描图像该算法在保证准确率的前提下比标准Hough变换倾角运算效率提升约15倍.     

基于改进概率霍夫变换算法的车道检测方法研究

为了提高车道检测的实时性，提出了一种基于改进的概率霍夫变换算法的车道检测方法。改进的概率霍夫变换算法的特点是用设定累加器阈值的方法减少了检测直线的运算量，通过随机取点映射到参数空间使最长直线被最早检测到的概率最大，比现有车道检测方法中普遍采用的标准霍夫变换算法更具实时性。实际路面图像的对比处理结果证明了该检测方法的实时性、精确性和鲁棒性。     

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...     

基于改进Canny检测与Hough变换的仪表图像识别算法

针对发电厂中指针式仪表数量多、周围环境复杂、灰尘污染等因素导致获得的图像含有大量噪声从而影响仪表读数识别精度的问题,提出了一种改进Canny边缘检测算法,通过采用5×5邻域计算像素梯度幅值的方法,提高了边缘检测精度,并采用自适应双阈值选择法,有效避免了传统Canny算法易出现伪边缘、边缘信息多等现象,结合Hough变换技术提取仪表指针信息,提高仪表识别精度。经实验对比验证,该算法检测效果优于传统Canny算法,仪表读数识别精度达到95%。     

基于链码的随机Hough变换圆形检测方法

该文提出基于链码的随机Hough变曲变换圆形检测方法.该方法首先采用改进的自适应性Canny边缘检测方法提取边缘,通过LoG滤波抑制检测中噪声和光照变化的干扰,并采用大津法实现Canny算法中双门限的自动选取,提高Canny算法的自适应性.然后通过八邻域跟踪算法构建边缘链码,采用邻域均值投票,可有效减少零散或小尺度边缘的冗余投票,避免虚假圆生成.同时根据链码长度设定优先级,减少重复检测.实际在线检测结果表明该方法具有良好的准确性,低漏检和误检率,在噪声、光照变化下具有良好的鲁棒性.     

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.