A fast digital Radon transform—An efficient means for evaluating the Hough transform

A fast digital Radon transform based on recursively defined digital straight lines is described, which has the sequential complexity of N² log N additions for an N × N image. This transform can be used to evaluate the Hough transform to detect straight lines in a digital image. Whilst a parallel implementation of the Hough transform algorithm is difficult because of global memory access requirements, the fast digital Radon transform is vectorizable and therefore well suited for parallel computation. The structure of the fast algorithm is shown to be quite similar to the FFT algorithm for decimation in frequency. It is demonstrated that even for sequential computation the fast Radon transform is an attractive alternative to the classical Hough transform algorithm.     

霍夫空间中多足球机器人协作目标定位算法

针对嵌入式仿人足球机器人提出一种霍夫空间中的多机器人协作目标定位算法。机器人利用实验场地中的标志物采用基于三角几何定位方法进行自定位,把机器人多连杆模型进行简化,通过坐标系位姿变换把图像坐标系转换到世界坐标系中,实现机器人目标定位;在多机器人之间建立ZigBee无线传感器网络进行通信,把多个机器人定位的坐标点进行霍夫变换,在霍夫空间中进行最小二乘法线性拟合,获取最优参数,然后融合改进后的粒子滤波实现对目标小球的跟踪;最后在21自由度的仿人足球机器人上进行仿真和实验。数据结果表明,这种多机器人协作的定位算法的精度提高了约48%,在满足实时性的前提下,对目标的跟踪效果也得到了改善。     

结构化道路车道线快速检测的一种改进算法

基于视觉导航的高速智能车,提出一种改进的道路快速检测算法。用改进的水平均值投影法划分道路和背景区域,结合边缘检测算子和最大类间方差法(大津算法),构成双阈值法对道路区域图像进行二值化处理,利用先验知识改进的霍夫变换,在路面存在阴影和噪声干扰的条件下,能准确地检测车道标识线;对动态预测划分感兴趣区域,采用菱形搜索法进行车道线跟踪,融合初始检测和后续跟踪两层算法循环处理道路图像序列。实车试验表明,算法具有良好的实时性和鲁棒性,满足智能车高速行驶要求。     

面向对象轮廓约束GGVF Snake的建筑物边界优化方法

分析高分辨率遥感影像中建筑物的特征和常用方法提取建筑物存在边界漏检误检导致的边界不规则等问题,提出面向对象轮廓约束广义梯度矢量流（GGVF）Snake模型的建筑物边界优化方法. 在利用分类法获取建筑物轮廓的初始结果基础上,自动提取每个建筑物轮廓线作为GGVF Snake的初始轮廓线,获取各轮廓外接矩形进行对象裁剪,提取每个建筑物的子图对象. 对每个子图对象进行Canny边缘检测,结合Hough变换提取直线特征,输入到广义梯度矢量流模型的迭代求解中快速最小化能量函数,实现对象级建筑物轮廓的精确优化. 实验结果表明,利用提出的方法能够自动获取初始建筑物的轮廓信息,提高优化的自动化程度;基于对象级的边缘检测与直线特征的加入,有助于GGVF Snake快速拟合,准确地平滑建筑物边缘且准确度高. 相对于其他对比方法,本文方法的轮廓优化总体精度和综合值均有提升,可以作为有效提升分类原理获取的建筑物轮廓的优化后处理手段,提高了建筑物提取的精度.     

基于Hough圆卷积变换的孔组检测

为降低孔组测量的成本,提高测量的精确度,提出一种基于Hough国卷积的孔组检测方法.对孔组图像进行中值滤波、拉普拉斯锐化增强和边缘检测;根据孔组半径大小的变化范围,对Hough圆锥进行改进;在此基础上,利用改进的Hough圆锥与边缘检测后的图像进行三维卷积,得到Hough参数空间,计算出孔组的坐标和半径值;采用快速傅立叶变换法代替三维卷积,减少算法的计算时间.实验结果表明,该方法的检测精度高、实时性强,可以用于孔组的自动化检测.     

基于模糊梯度卷积核的在线棒材断面中心识别

针对传动带上严重堆叠、形状尺寸不规则的棒材,提出基于模糊梯度卷积核的在线棒材断面中心识别方法.以标准圆边缘为中心环,结合棒材断面边缘点偏离中心环的程度定义一个模糊梯度卷积核;通过模糊梯度卷积核与实时棒材断面梯度图像的卷积操作,实现棒材断面中心的增强;依次执行候选点选取、局部峰值抑制、距离检测步骤确定中心位置.实验结果表明,该方法能有效抑制棒材中心增强过程中易产生的峰值扩散现象,减少误识别和漏识别;平均计算时间为8.3 ms,满足系统实时性要求.     

基于改进Hough变换的电梯轿厢内人数统计算法

考虑电梯轿厢内人数的电梯群控调度算法,可以在有限的时间内,找到更优解,对电梯的调度具有重要意义。针对目前基于视觉的人数统计算法正确率不够稳定,速度较慢的问题,提出了一种基于改进Hough变换检测人头轮廓的电梯轿厢内人数统计算法。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,利用圆的几何特性遍历图像数据,通过一维Hough变换进行半径累积,并和阈值进行比较来确定人头轮廓的半径和圆心。结果表明,和用Hough变换检测人头轮廓的传统方法相比,该算法具有速度快,正确率高,抗噪性能好等优点。     

对边缘不突出的显微镜影像进行边缘特征提取与Hough直线检测

文章主要介绍如何对边缘不突出的显微镜进行边缘特征提取与Hough直线检测,其中涉及到数字图像处理中的边缘检测、图像二值化及Hough直线检测算法。     

基于SURF与Hough森林的人脸检测研究

为实现复杂场景中的人脸检测与定位,提出了一种基于快速鲁棒特征SURF与Hough森林的人脸检测算法。采用SURF局部特征构建Hough森林分类器,每个叶子节点存储类别信息与特征点到达目标中心的偏移量,在图像局部外观与Hough投票之间建立映射关系,生成有监督的判别式的码本,获得可靠的概率Hough投票,以此预测目标中心位置,提高了检测精度。与此同时,采用SURF局部特征提取图像兴趣点有助于减小计算量、加快检测速度。实验证明了所提算法的有效性。     

黑白棋盘网格中的直线检测方法研究

黑白棋盘网格的直线检测在摄像机标定中具有重要的应用价值。针对黑白棋盘网格图像的特点及传统Hough变换直线检测方法中参数选择敏感的不足,在Hough变换的基础上进行了后续处理,结合最小二乘法获得黑白棋盘网格图像中的直线信息。最后,通过大量真实图像实验验证了方法的可行性,并与传统Hough变换方法及其改进方法进行了比较。