基于Hough变换的圜形检测算法研究与参数分析

随着工业自动化程度的不断提高．产品自动检测技术日益重要。基于机器视觉的测量技术是近年发展起来的一种自动化无损检测新方法．在工业生产中得到了广泛应用．圆参数检测一直是现代测量技术中的重点研究对象．也是基于机器视觉检测的重点和难点。目前已有一些相关研究．但都处于初始阶段．需要寻找更多有效的方法。因此．本文提出了圆形检测的改进方法。     

一种基于CamShift算法和随机Hough变换的球形目标跟踪算法

为提高视觉移动机器人对球形目标的跟踪精度与实时性,文章利用CamShift算法具有依靠颜色模型能够对目标快速跟踪的特点,并结合随机Hough圆变换提出一种实效球形目标跟踪算法。实验结果表明,提出的方法能够实现简单室内环境下球形目标的快速准确跟踪。     

基于Hough变换的三次方Bezier曲线检测算法研究

类似经典Hough变换中对直线(段)、圆(弧)、椭圆、抛物线等解析曲线的检测,论文研究了三次方Bezier曲线的检测算法,提出了离散Bezier曲线的特征建模方法和使用R函数的Hough变换曲线检测快速算法。该算法能够根据所给出的待检测目标点阵图像建立形状参数模型,然后检测该曲线在复杂图像中出现的位置、大小和方向。实验表明,该法能够有效地检测任意三次方Bezier曲线,且精确度优于目前广泛用于曲线检测的广义Hough变换。     

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HOS的被动声呐信号检测方法研究

研究分析了在高斯或非高斯噪声背景下基于高阶统计量(HOS)的被动声呐宽带能量检测和窄带线谱检测．考虑到信号源的特征、节省运算时间、节省计算机内存和比较检测性能，分别选取双谱主域上斜率为1、1/2、1/3的径向切片上的双谱估值来进行信号检测，并通过实测噪声数据相对于常规能量和线谱检测进行了性能比较。     

基于改进MTI算法的视频图像空间目标检测

针对经典MTI算法在处理某型微纳卫星拍摄的视频图像时存在较为耗时的现象,以及空间目标轨迹投影不连续造成无法使用连通域标记同一目标的问题,本文提出一种改进的MTI算法用于空间目标检测。算法通过设计像素“感受域”,消除了空间目标轨迹投影不连续的现象。同时,在简化了像素时序信号投影的步骤后,仍能保留原算法对背景杂光和噪声的滤除作用,并使得算法速度得到提升。基于某型微纳卫星拍摄的视频图像进行算法实验,结果表明,本文算法对于轨迹投影不连续空间目标的检测无虚警,算法速度约为0.06 s/f。