快速随机Hough变换多圆检测算法

随机Hough变换是检测圆的一种有效方法,但在处理多圆复杂图像时随机采样带来的大量无效累积会导致计算量过大。文中提出一种基于随机Hough变换的快速多圆检测算法,除去三类噪声点,通过随机采样到的一点按照一定规则搜索另外两点来确定候选圆,用原始图像对候选圆进行证据积累以判断是否为真圆。理论分析和实验结果表明：该算法较其他算法能更快地检测出图像中的多个圆,具有较好的应用价值。     

广义Hough变换:多个圆的快速随机检测

以随机采样到的2个图像点及在此2点的中垂线上搜索第3个图像点来确定候选圆．当随机采样2个图像点时,通过剔除孤立、半连续噪声点减少了无效采样;当搜索候选圆的第3点时,剔除上述2种噪声点、非共圆点并给出快速确认候选圆是否为真圆的方法,尽可能减少无效计算．数值实验结果表明：文中算法能快速检测多个圆．在检测多个圆并且具有噪声的情况下,与随机圆检测算法相比,其检测速度快一个数量级．     

结合多阶段优化的圆检测算法

在常规圆检测算法中,Hough变换、随机Hough变换以及随机圆检测算法的检测效率低,导致难以适用于复杂场景或者对检测速度有较高要求的情况。为了提高圆检测的效率,本文从采样点的选取、候选圆的确定以及真圆的确认3个阶段进行分析,结合这3个阶段的优化方法,提出一种结合多阶段优化的圆检测算法。人工图像和实际图像的实验结果表明：该算法较其他算法有效地提高了圆检测的速度,并且具有较好的检测鲁棒性和检测精度。     

一种随机多椭圆检测的快速算法

针对多椭圆检测问题提出了一种快速随机检测算法。该算法利用在图像中随机采样到的一个边缘点和局部搜索到的两个边缘点以及这三个点的邻域信息确定候选椭圆,再将候选椭圆变换为对应圆,通过确认真圆来确认真椭圆。在确定候选椭圆时,最大限度地减少随机采样点数﹑剔除更多的非椭圆点,降低了无效采样,减少了无效计算。数值实验结果表明：该算法具有良好的鲁棒性,其检测速度比同类算法快。     

一种随机Hough变换检测圆的改进算法

从数字图像中检测出圆在计算机视觉中具有很重要的地位。随机H ough变换是检测圆的一种有效变换,但在处理复杂图像时,随机采样会引入大量的无效采样和积累。论文提出一种随机H ough变换检测圆的改进算法,算法的优点在于无需对候选圆之外的信息进行平方运算,只需进行简单的比较运算,有效地提高了检测速度。     

改进的随机Hough变换圆检测算法

针对随机Hough变换会产生大量无效累积的问题,提出了一种改进的随机Hough变换算法来检测圆,该算法利用梯度来预先判断随机采样的三个点是否在同一个圆上,从而大大减少了无效累积;另外,该算法还在圆参数的计算、阈值的确定、候选圆的确认等方面进行了改进.实验结果表明,该算法精度高,速度快,检测性能有了较大提高.     

基于局部搜索的多椭圆随机检测算法

随机采样2个图像点后再分别在这2点相关的3条线段上搜索1个图像点。利用采样的2个图像点和搜索的3个图像点决定侯选椭圆。当采样和搜索图像点时,通过识别和剔除孤立、半连续噪声和不在同一个真椭圆上的图像点,显著地减少了无效采样及无效计算。在确认真椭圆时,文中方法将椭圆变换成对应圆,通过确认真圆来确认真椭圆并直接控制椭圆的检测精度。数值实验结果表明:该文算法在检测多个椭圆时的检测效率和鲁棒性等方面都具有良好的性能。     

基于局部搜索快速随机检测多个圆*

以随机采样一个图像点P1的5×5邻域图像点作拟合直线l1,与l1距离为d(d＞0)的平行线l3与l2(l2是通过P1点并垂直于l1的直线)的交叉点为Q,然后以Q为起点,在直线l3上按给定规则搜索两图像点P2和P3,用P1、P2和P3来确定候选圆.当采样和搜索图像点P2、P3时,通过剔除孤立、半连续噪声和非共圆点显著地减少了无效采样和无效计算.数值实验结果表明,该算法能快速检测多个圆.在检测多个圆时,其检测速度比随机圆检测算法快一个数量级;在孤立和半连续噪声不低于所有噪声的80%时,其检测速度比多个圆的快速随机检测算法大约快20%.     

基于机器视觉的钢管壁厚在线检测方法研究

在钢管生产过程中,需要对钢管的壁厚进行实时测量,以检验所生产的钢管是否符合规格。针对人工测量钢管壁厚中所出现的测量效率低、易产生疲劳且无法实时测量等问题,基于机器视觉测量技术,提出一种钢管壁厚在线检测方法。该方法首先采集钢管断面图像,然后对采集到的钢管图像进行预处理,使用Canny边缘检测算子检测钢管断面内外圈边缘特征,最后使用改进后的随机霍夫圆检测算法检测断面轮廓,根据设计的钢管壁厚测量方案计算得到各处钢管壁厚。改进的随机霍夫圆检测由于采用分区采样以及筛选出与边缘轮廓契合度最高的候选圆的方式,提高了原检测算法的检测精度与效率。经过实验验证,该方法测量精度高,效率高,能够满足对钢管壁厚在线检测的要求。     

一种基于圆的几何特性改进的圆检测随机算法

在模式识别和计算机视觉领域,圆检测的应用十分重要。目前,大部分圆检测算法都把关注点放在精确度和检测效率上,随机算法具有计算效率高和占用内存少的优点,然而,随机算法通过选取大量的候选圆并统计落在候选圆上的像素总数判断圆的存在,在实时检测中并不适用。文章提出了一种基于圆的对称性的改进算法,加速了判断候选圆是否为真实圆的过程,同时在统计候选圆上的像素时没有采集图像中全部的边缘像素,而是采集候选圆的内接正方形和外切正方形范围内的边缘像素。实验表明,这种方法在保持圆检测准确性的条件下减少了运算时间。