改进Hough变换在直线铁轨图像边缘检测研究

针对铁路轨道数字图像处理中直线铁轨检测的快速有效问题,提出一种改进Hough变换直线铁轨检测方法.首先对图像进行小波提升,用经典的边缘检测LoG算子进行图像的边缘检测;然后计算图像空间直线斜率重叠度来快速检测出直线;最后将图像转换到参数空间,计算局部极大值点,检测出直线.通过大量的仿真实验证明了该方法对直线铁轨检测的有效性和实用性.     

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。     

基于改进的Hough变换的直线提取算法

Hough变换的运算精度及其运算速度,在高速、高精度工作环境下具有重要的意义,提出了一种改进的Hough变换的直线提取算法.通过对零件图像预处理、改进的Hough变换处理,实现了快速、高精度地轴类零件轮廓直线的检测.利用C++编程,采用OpenCV,针对某轴类零件轴径的非接触检测,实现了改进的Hough变换的直线提取算法.     

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。     

基于改进Hough变换的直线检测算法

针对传统Hough变换算法检测直线时容易出现误检的缺点,提出一种基于改进Hough变换的直线检测算法.首先根据种子点的参数化结果,对图像中的点实现聚类,划分图像区域,然后对划分在同一区域的点进行特殊区间的详细参数化,确定直线参数,最终将该直线周围的点置为背景点,继续区域划分和直线检测,直到图像中不再存在种子点.该算法实现了对不同区域的点进行特殊的、有针对性的参数化,同一区域的点只允许对一条直线的检测投票.实验表明,与传统的Hough变换算法和文献中算法相比,该算法减小了误检率,并且对断裂边缘具有较好的鲁棒性.     

一种快速Hough变换改进算法及其在图像边缘检测中的应用

在图像处理和计算机视觉中,Ｈｏｕｇｈ变换（ＨＴ）是一种应用非常广泛的图像边缘检测技术,但ＨＴ还存在许多问题,例如,存储空间需求太多,计算量太大,可能产生冗余点和虚交点．存在重复线段,阈值选择困难等．本文提出了一种快速Ｈｏｕｇｈ变换（ＦＨＴ）的改进算法,可以有效解决上述问题,同时提高计算速度方面有非常明显的优势．     

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。     

改进Hough变换的算法实现

利用Hough变换对直线进行检测,通常参数空间使用的是极坐标系.这种方法存在速度缓慢,结果不够精确的问题.这主要是因为极坐标所用到的正弦函数和余弦函数具有非线性特性,使将来运算基本单元的乘法不可避免.为解决这个问题,提出一种通过改换坐标系、用加法和移位运算代替乘法的新思想,大幅加快了Hough变换的速度.从而使超大型图像中,直线的实时、精确检测成为可能.     

改进的Hough变换及其并行计算

本文针对传统的Ｈｏｕｇｈ变换不能测出直线的连贯性、无法求得线段的长度的缺点，提出一种改进的Ｈｏｕｇｈ变换算法，使检测结果为线段的起始及长度。     

基于Hough变换改进的直线检测与定位

利用标准的Hough变换检测空间的直线,研究各种改进的Hough变换算法,设计一种新的Hough变换检测算法,通过实验对比,从而获得更高的精度。     

采用透视变换提高车辆识别准确率的方法研究

道路交通中运动目标多,给基于视频的车辆准确计数带来了挑战。本文采用动态高斯背景建模和背景相减法检测运动目标,然后对图像进行透视变换,这样对一定视场范围内的远近不同的行人、自行车和摩托车等非监控目标,可用同一面积阈值将其与车辆区分开来,该算法简单,计算效率高。实验结果证明该方法能够有效地对非监控目标进行屏蔽,减少对机动车辆错误识别率。     

小波变换算法在脉冲激光测距中的应用

从原理上分析了小波变换算法检测信号奇异点的可行性,介绍了Mallat算法及其改进、小波基的选取等内容,并给出了算法的实现步骤,还通过实验现象和数据分析证明,该算法可应用于高精度脉冲激光测距中.     

基于样本线搜索和霍夫变换的区域定位算法

文章介绍了一种对违章车辆图像中的车牌区域进行定位的方法。主要论述分为两个部分,其一为基于样本线对边缘点进行搜索的边缘检测算法,其二为利用层次逼近的霍夫变换对所得到的边缘图像中车牌区域的边界直线段进行提取以对其定位的方法。算法充分利用了原始图像的灰度分布特征,同时在霍夫变换中采取了深度优先的递归搜索策略,取得了较好的实现结果。     

基于哈夫变换的图像边缘连接

图像边缘的检测可以得到图像中处于边缘上的像素点,由于受到噪声等干扰,一组边缘像素很少能完整地描绘一条边缘。利用哈夫(Hough)变换可以将边缘像素连接成有意义的边缘。现有文献对哈夫变换在极坐标中的应用,存在不同的形式和论述,容易造成概念混淆。详细叙述哈夫变换的基本原理,及在直线检测中的应用。尤其是对极坐标下直线的标准方程,进行详细地推导和论述,从而对哈夫变换的应用进行有益的补充。     

Application of power transformation and moments in time based UWB ranging

For ultra-wideband (UWB) ranging, TOA estimation with the energy detection (ED) receiver is to detect the energy sample that contains the first path (FP) signal in dense multipath. Threshold crossing (TC) is used frequently. However, it is difficult to determine the threshold. Some threshold setting methods are based on constant false alarm rate (CFAR) and the chi-squared distribution. However, the distribution is complicated. Moreover, it depends on the degree of freedom (DOF). If the DOF used is wrong, it will degrade the detection performance. The study bypasses the distribution. We first examine the distribution of the output of the ED receiver after power transformation. Based on the new characteristics of the transformed data and approximate distributions, we propose some practical TOA estimation methods. Similarly, the moments of the output of the ED receiver, such as the second or one-third order moments, are also analysed and used. The proposed methods are easy to implement and can achieve about the same ranging performance with methods based on the chi-squared distribution. We provide both theoretical and simulation results to prove their effectiveness.     

基于Hough变换的倾斜文本图像的检测

在OCR图像扫描输入的过程中,扫描图像经常会出现某种程度的倾斜,这种倾斜会给下一个字符的切割造成困难,影响字符识别的精度。正是出于检测倾斜文本图像角度的目的,提出了一种基于Hough变换的检测图像倾斜度的方法,可以有效地克服几何失真对文字识别系统的影响,为了克服Hough变换计算量大的缺点,该方法采用了提取图像特征点的方法。实验结果表明,该方法能快速准确地测出各类文本图像的倾斜角度,并且具有很好的适应性。     

基于阈值三方向改进Hough变换的红外图像边缘检测

针对Hough变换存在无法处理伪像的问题。提出了一种新的改进检测过程,首先对红外图像Hough变换,计算像素连线所有的(θ,ρ),对水平和垂直方向量化,然后对采样点(i, j)目标像素计算梯确定最佳阈值,最后进行三方向检测滤波,用3×3的滤波模板实现,给出了滤波公式,检测方向覆盖了(0,2π)。实验仿真通过对基本图、简单图、复杂图检测提取其边缘线段特征进行对比,本文的检测质量较清晰、连贯,并消除了伪像。     

基于Hough变换和遗传算法的SAR图像道路检测

提出了一种新的星载合成孔径雷达(SAR)图像中道路网的三步提取算法,即道路中心线检测、道路片段提取和道路片段连接。首先对含有斑点噪声的SAR图像进行两次滤波获得较细的道路中心线,然后对该二值图像进行Hough变换以获得道路片段,道路片段经过简单的初步连接后,再次运用遗传算法得到进一步连接。实践证明了这种方法的有效性。     

基于灰度投影与改进Hough变换的人眼定位算法

人眼定位是人脸识别的重要步骤,本文提出一种结合灰度投影与改进Hough变换的人眼定位算法.首先,通过两次积分投影进行人眼粗定位,对粗定位的眼睛灰度图像增强处理后提取边缘,然后采用改进Hough变换检测圆来定位眼球的准确位置.实验结果表明,该算法与已有算法相比,具有更为快速和精确的定位效果,并且对头部偏转具有较强的鲁棒性.