基于Hough变换检测直线的研究

Hough变换是图像处理中的一种常用的检测算法,能够有效地在较大的噪声环境中提取图像中的特定信息。本文主要介绍了标准Hough变换算法以及为了降低标准Hough变换算法的时间复杂度而提出的快速Hough变换算法。     

检测井壁图像上平面地质特征的改进霍夫变换

为实现井壁图像上平面地质特征的自动提取,研究了图像中单周期正弦曲线的检测方法。提出一种改进的霍夫变换,该方法基于正弦曲线上的三个相关联点在二维累加器中进行投票,从而确定相位与基线深度;然后在一维累加器中投票,确定振幅。对模拟图像及井壁图像进行了处理,并与传统霍夫变换、快速霍夫变换进行了对比。结果表明,该方法不仅提高了检测速度,而且具有较高的准确率。     

基于DSP的实时圆检测算法的设计实现与优化

霍夫圆变换是图像处理中人眼检测的一种常见方法,但是其处理的数据量多,处理速度慢,在移植到DSP上后难以满足实时性要求。对此,提出了一种将两阶段霍夫圆变换算法应用到TMS320C6000系列DSP上的实现与优化方法。首先,在算法上对霍夫圆变换使用Marr-Hildreth算子增强等方法进行改进以保证检测的准确率;之后根据DSP的特点,利用C代码优化、浮点定点转换和软件流水等技术对算法进行深度优化。实验结果表明,程序的运行时间明显缩短,为视线检测的实时性实现创造了良好的条件。     

ARM架构下计算机图像并行化处理技术研究

为在图像处理与分析时具备良好的视觉效果,提高图像处理的速度,需要对ARM架构下计算机图像并行化处理技术进行研究;当前采用的方法是对各种变换频域图像特征提取与计算机图像集合特征的提取进行相结合,克服了当前对图像进行提取时存在图像形状描述的缺陷,提取图像特征向量维数相对较低;实验表明,通过对图像进行特征提取能很好地对图像效果进行展示,将图像的纹理特征进行详细的表述,将该方法应用到图像处理技术当中,具有良好的去噪效果及扩展性,该方法过程简单,但存在图像视觉效果较差的问题;为此,提出一种ARM架构下计算机图像并行化处理技术研究方法;该方法首先利用非局部均值去噪算法对图像进行去噪处理,然后结合图像去噪的结果利用小波变换对去噪图像进行边缘检测,最后采用非线性增强算法对图像进行增强完成对ARM架构下计算机图像并行化处理技术研究;实验结果表明,所提方法不仅提高图像处理速度,还提高图像视觉效果,具有广泛的应用价值。     

基于学习的霍夫变换线段组物体检测算法

针对单条霍夫变换线段特征算法的区分能力弱,不能有效处理部分匹配等问题,提出了霍夫变换线段组算法。首先通过文中算法提取霍夫变换线段特征构成码表,以此码表作为弱检测器的输入,再通过AdaBoost算法学习将弱检测器构造成强检测器,以提高检测的效率,最后在测试集上进行检测。为了计算两条霍夫变换线段之间的相似度,引入四元组空间内加权欧式距离,通过合理调整权重,能够有效地处理不可靠边缘检测问题。实验表明该算法能处理部分遮挡问题,具有很好的发展潜力。     

一种抗旋转、尺度和平移处理的图像水印算法

提出一种新的，能够抵抗旋转、尺度和平移处理的图像水印算法：直接在图像空间域中嵌入具有周期性和对称性的水印信号，其自相关函数中峰值点构成的峰值点阵图可作为几何处理参数估计的模板。使用霍夫变换从统计意义上对峰值点阵图中的噪声峰值点进行抑制，进而准确提取出峰值点阵图中具有最强方向的主轴方向用以估计旋转角度，并由与主轴方向平行的相邻直线间的距离估计尺度变换因子。实验结果表明：该算法对普通信号处理具有非常强的鲁棒性，且能够有效地抵抗小角度旋转、翻转、尺度和平移等几何处理。     

基于机器视觉的铁路调车信号识别研究

提出一种基于改进的霍夫（Hough）变换的调车信号灯识别算法。该算法利用信号灯图案的几何性质简化了计算,可以应用于快速变化的实时图像序列。对现场获取的图像序列的处理验证了本算法的有效性。     

基于模糊随机广义霍夫变换的目标匹配

为了提高工业检测中图像匹配精度和速度,提出了一种用于二维目标匹配的新算法--模糊随机广义霍夫变换(FRGHT)。此算法结合了模糊推理系统(FIS)和随机广义霍夫变换(RGHT)。模糊推理系统引入模糊集合概念,计算待配准图像中边缘点对配准参数的投票,从而可以抑制噪声,解决扭曲问题,提高了匹配精度;随机抽取待配准图像中边缘点进行投票,实现了多对一的映射,从而减少了内存需求,提高计算速度。实验表明,该方法计算速度快,匹配精度高,不受噪声污染、扭曲、遮挡、混乱等情况的影响。     

基于分数余弦变换的数字图像水印算法

提出了一种基于分数余弦变换的数字图像水印算法。采用二值图像作为水印信息,作加密处理后,将其自适应地嵌入到变换域中一个幅值较大的系数上。实验结果表明这种算法可以很好的保持图像的质量,并且对常见的图像处理如噪声叠加、JPEG压缩、均值滤波、图像缩放以及图像裁剪等具有较强的鲁棒性。     

基于IC卡的图像模糊增强算法的研究

一、前言随着社会信息化的发展IC卡作为信息的载体而得到广泛的应用,它不仅能装载文字信息,而且能装载图像数据,由于IC卡存储空间的限制,所存图像应当得到大的压缩,同时其质量也要高,因此对于质量不高的图像应当进行处理。图像处理是提高图像质量、视觉效果的一种有效手段,根据不同的使用目的可以对图像进行不同的处理,如图像的压缩、恢复、增强、边界提取等等。实现图像处理的方法可分为经典和现代两大类,而模糊集理论由于能有效地分析人类系统的各种行为,因而成为一种现代分析图像的有效工具。模糊理论处理图像的基本思想是将一定大小的图像表示为同等大小的模糊矩阵,矩阵中的每个元素为像素灰度的一种分布,应用一定的算法求解该分布,然后对该分布进行某种变换或反变换实现对图像的某种处理。     

A convolution approach to the circle Hough transform for arbitrary radius

The Hough transform is a well-established family of algorithms for locating and describing geometric figures in an image. However, the computational complexity of the algorithm used to calculate the transform is high when used to target complex objects. As a result, the use of the Hough transform to find objects more complex than lines is uncommon in real-time applications. We describe a convolution method for calculating the Hough transform for finding circles of arbitrary radius. The algorithm operates by performing a three-dimensional convolution of the input image with an appropriate Hough kernel. The use of the fast Fourier transform to calculate the convolution results in a Hough transform algorithm with reduced computational complexity and thus increased speed. Edge detection and other convolution-based image processing operations can be incorporated as part of the transform, which removes the need to perform them with a separate pre-processing or post-processing step. As the Discrete Fourier Transform implements circular convolution rather than linear convolution, consideration must be given to padding the input image before forming the Hough transform.     

Real-time CAM-based Hough transform algorithm and its performance evaluation

Abstract. This paper proposes a highly parallel Hough transform algorithm for real-time straight-line extraction and its hardware implementation on a content-addressable memory (CAM). To achieve high-speed processing, incrementation for voting, which composes the Hough transform, and calculations for coordinate updating are carried out for the every scan line, not every edge pixel, and extracting maxima in Hough space is executed by parallel comparing. Moreover, variously weighted voting achieves more accurate line extraction in spite of the quantization error and noise in the image space. In the implementation, the CAM acts as a PE (processing-element) array that effectively performs highly parallel processing for the Hough transform and also as a memory for two-dimensional Hough space, and both voting and peak extraction are directly executed by the CAM. Evaluations of CAM hardware size, processing time and the accuracy of line extraction show that a real-time and high-resolution Hough transform for a 256256 picture can be achieved using a single CAM chip with current VLSI technology. This CAM-based Hough transform algorithm promises to be an important step towards the realization of a real-time and compact image-understanding system. Received: 15 August 1998 / Accepted: 15 March 2000     

适用于机场跑道识别的改进Hough变换

机场跑道的卫星图片经过处理后表现出来的骨架特征为边缘直线,在边缘图像中检测直线通常使用的方法是Hough变换（HT）.由于（HT）是一种穷举式的搜索,在处理复杂图像时存在大量无效计算,实时性较差.针对机场跑道识别的实时性要求,提出一种改进的用于在二值图像中检测直线的快速Hough变换算法,此算法克服了标准Hough变换以图像边界点为扫描边界的缺点,并且能及时中断无谓的扫描,较好地解决了无效累积问题,实验证明,与标准Hough变换相比,它不仅具备Hough变换原有的高可靠性和抗干扰能力,而且具备Hough变换所不具备的高效性和低存储,克服了标准Hough变换的高计算代价和耗存储的缺点.     

印制电路板图像对准算法研究

使用模板匹配法检测印刷电路板(PCB)质量,对标准图和待检测图之间的图像对准具有很高要求.在定位标志为圆的情况下,应用Hough变换虽然行之有效,但存在占用内存多,计算量大等问题.图像对准分为模糊对准和精确对准两个步骤,利用设置定位圆的先验知识实现模糊对准,并由模糊对准给出定位圆的相关参数,将这些参数运用于精确对准,能使图像的边缘提取和Hough变换变得简单、易行,减少了内存占用,提高了算法的处理速度.     

An improved constant-time algorithm for computing the Radon andHough transforms on a reconfigurable mesh

The Hough transform is an important problem in image processing and computer vision. An efficient algorithm for computing the Hough transform has been proposed on a reconfigurable array by Kao et al. (1995). For a problem with an √N×√N image and an n×n parameter space, the algorithm runs in a constant time on a three-dimensional (3-D) n×n×N reconfigurable mesh where the data bus is N¹c/-bit wide. To our best knowledge, this is the most efficient constant-time algorithm for computing the Hough transform on a reconfigurable mesh. In this paper, an improved Hough transform algorithm on a reconfigurable mesh is proposed. For the same problem, our algorithm runs in constant time on a 3-D n*n×n×√n√n reconfigurable mesh, where the data bus is only log N-bit wide. In most practical situations, n=O(√N). Hence, our algorithm requires much less VLSI area to accomplish the same task. In addition, our algorithm can compute the Radon transform (a generalized Hough transform) in O(1) time on the same model, whereas the algorithm in the above paper cannot be adapted to computing Radon transform easily     

基于夹角的直线检测算法

为了能有效解决Hough变换计算量大、处理速度慢等问题,提出了一种基于夹角的直线提取算法.该算法直接在图像空间提取直线,通过判断图像中任意三点形成的直线夹角,获得一条可能的直线,然后再在数据空间中进一步判定这条直线的真实性.实验证明,该算法具有较高的直线检出率、检测精度和运行速度,与具有类似检出率的算法相比虚假直线数较少,综合性能具有优势.     

HT-LSM的欠定混合盲信号分离方法的研究

利用Hough变换可以检测观测空间中的直线方向从而确定混叠矩阵的方法,提出了欠定盲源分离中估计混叠矩阵的一种新算法——HT-LSM算法。该算法在介绍欠定盲信号分离基本原理的基础上,介绍基于Hough变换的盲信道估计算法,并将改进后的Hough变换与最小二乘法相结合,在不影响检测结果速度的同时又进一步提高了检测精度,应用到欠定语音信号分离中,取得了良好的实验效果。     

基于扫描线处理的指针式仪表快速读数算法

针对光照不均匀、指针检测速度过慢等因素造成指针式仪表读数算法无法快速、准确读取示数的问题,提出一种基于扫描线处理的快速准确读数新算法。新算法首先利用单尺度Retinex提取光照鲁棒性特征图像,然后应用提出的扫描线处理算法快速抽取进行Hough变换的特征像素点,最后用双阈值Hough变换检测直线。实验表明,所提算法创新性地将指针图像细化与双阈值Hough变换等相结合,不仅解决了光照变化的影响以及检测速度慢等问题,而且具有读数精度高、读取速度可调节等特点。     

A novel Hough transform based on eliminating particle swarm optimization and its applications

Hough transform (HT) is a well established method for curve detection and recognition due to its robustness and parallel processing capability. However, HT is quite time-consuming. In this paper, an eliminating particle swarm optimization (EPSO) algorithm is employed to improve the speed of a HT. The parameters of the solution after Hough transformation are considered as the particle positions, and the EPSO algorithm searches the optimum solution by eliminating the “weakest” particles to speed up the computation. An accumulation array in Hough transformation is utilized as a fitness function of the EPSO algorithm. The experiments on numerous images show that the proposed approach can detect curves or contours of both noise-free and noisy images with much better performance. Especially, for noisy images, it can archive much better results than that obtained by using the existing HT algorithms.     

基于MSER-Otsu与直线矫正的仪表指针定位算法

针对配电站无人值守作业机器人执行巡检任务时对指针式仪表的识读需求,提出一种结合MSER-Otsu阈值分割与Hough变换直线矫正的仪表指针定位算法。利用最大稳定极值区域算法从表盘图像中粗提取出指针区域,引入迭代Otsu算法进一步对该区域进行阈值分割,将指针、阴影和背景区域像素点分离后仅保留指针的二值化图像,对其采用Hough变换进行指针中心线预定位,再以Huber loss为最优化函数对预定位直线进行矫正,最终完成指针中心线的定位。实验结果表明,该算法能在复杂环境中对仪表指针进行精确定位并计算指针偏转角度,与Hough变换算法和Huber loss拟合算法等相比,其处理速度更快且鲁棒性更高,能满足配电站巡检机器人的实际需求。