用点Hough变换实现圆检测的方法

给出了一种新的Hough变换圆检测方法——点Hough变换(PHT)。该方法根据圆周上任意两条不平行弦的中垂线相交与圆心的几何性质，同时选取曲线上3点进行计算，将传统Hough变换圆检测时的三维参量统计变成一维参量统计，极大地降低了计算复杂性和对资源的需求。为了克服任意选取组合点可能带来的计算量增加及统计结果的分散程度提高，文中提出了点的选择方法。合成图和实际图像的实验结果表明，该方法用于普通图像中圆检测时快速、稳定、准确。     

基于Hough变换的圆检测方法

总结了圆检测的几种常用方法,如经典HT、随机HT和广义HT.结合几种方法的优缺点,提出了一种基于经典HT的改进Hough变换圆检测方法.该方法先对图像进行预处理,如灰度化、去噪滤波、边缘检测以及运用数学形态学等,然后进行Hough变换.其主要思想是用多维数组来代替经典的循环过程.把Hough变换应用到织物防水性能自动测试的真实图像中,通过对经典Hough变换与改进后的Hough变换的比较,可以看出检测速度有所提高,检测精度也达到了令人满意的程度.     

基于Hough变换利用对称点检测圆

分析了传统Hough变换检测圆中一对多的映射关系导致性能下降的问题,总结了经典的Hough算法和其他研究人员提出的其它改进算法后,提出了采用圆的几何特征,利用圆周上两个对称点的中心为圆心,先检测出圆的圆心,然后检测半径的方法来检测圆.实验及分析证实该方法降低了Hough变换的转换的维度,比传统的Hough变换性能有较大的提高.     

随机Hough变换圆检测累计加速算法

随机Hough变换是一种检测圆的有效方法.为了进一步提升随机Hough变换圆检测算法的执行速度和抗噪声能力,提出一种基于有效继承的随机Hough变换圆检测累计加速算法.该算法在每次成功检测圆后不清空参数空间的累计值,继承了上次的有效采样,对没有通过验证的参数单元设定负累计值;通过数理统计分析,采用伯努利试验模型解释了加速原理,得出该算法可以减少总采样次数并节省清空参数空间所需时间的结论.实验结果表明,加速原理的理论分析是正确的,文中算法的加速效果是显著的,且具备更强的抗噪声能力.     

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。     

改进的Hough变换检测圆方法

计算机视觉目前已经得到广泛的应用, 通过图像检测圆在工程应用中具有重要的意义. 为了在实时系统中自动检测图像中的圆并且精确得到圆心和半径, 提出了一种改进的Hough变换检测圆的方法. 先对图像边界进行过滤, 得到连续边界, 然后对每条连续边界进行排序并等分, 选择三点进行圆心和半径计算, 将传统Hough变换检测圆的三维参数降到一维参数来统计, 在降低了计算时间和内存资源占用的同时, 提高了检测圆的准确性. 实验表明, 该方法能够满足实际检测的需要. 同时, 在检测时间上, 可以满足实时性的要求.     

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.     

一种快速的随机Hough变换圆检测算法

随机Hough变换是检测圆的一种有效方法,但在处理复杂图像时随机采样带来的大量无效积累会导致计算量过大。提出一种快速的随机Hough变换圆检测算法,对证据积累的计算从三方面进行研究,有效地提高了计算速度,具有较好的应用价值。     

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。     

一种用于圆检测的改进Hough变换方法

Hough变换在图像处理中占有重要地位,但本身具有存储空间大计算时间长的缺点。文章利用圆的几何特性,针对Hough变换的缺点进行改进,并将其应用到图像中存在多个圆的情况。实验表明,该算法能较好地减少存储空间及降低计算时间,并能良好地对图像中多个圆进行检测。     

Hough transform for feature detection in panoramic images

Omni-directional sensors are useful in obtaining a 360° field-of-view. With a radially symmetric mirror and conventional lens system this can be achieved with a single camera. There are several proposed profiles for the mirror, but most violate the single viewpoint (SVP) criteria necessary to allow functional equivalence to the standard perspective projection, posing challenges that have not yet been addressed in the literature. Such a imaging system with a non-SVP optical system do not benefit from the affine quality of straight line features being represented as collinear points in the image plane. To utilize these non-SVP mirrors, a new method to recognize such features is required. This work describes an approach to detecting features in panoramic non-SVP images using a modified Hough transform. A mathematical model for this feature extraction process is given. Experimental results are presented to validate this model and show robust performance in identifying line features with only estimated calibration.     

Fuzzy cell Hough transform for curve detection

In this paper a new variation of Hough Transform is proposed. It can be used to detect shapes or contours in an image, with better accuracy, especially in noisy images. The parameter space of Hough Transform is split into fuzzy cells which are defined as fuzzy numbers. This fuzzy split provides the advantage to use the uncertainty of the contour point location which is increased when noisy images are used. By using fuzzy cells, each contour point in the spatial domain contributes in more than one fuzzy cell in the parameter space. The array that is created after the fuzzy voting process is smoother than in the crisp case and the effect of noise is reduced. The curves can now be detected with better accuracy. The computation time that is slightly increased by this method, can be minimized in comparison with classical Hough Transform, by using recursively the fuzzy voting process in a roughly split parameter space, to create a multiresolution fuzzily split parameter space.     

一种用Hough变换检测圆的快速算法

为了克服传统Hough变换检测圆时耗时巨大的缺陷,给出了一种新的基于Hough变换检测圆的快速算法.新算法与传统的方法相比具有以下特点:计算量少,提高了检测的速度;保留了传统Hough变换识别率高、抗噪性强、对不完整边缘具有鲁棒性等所有优点;不需要任何特殊的限定条件.实验表明,新的快速算法可以快速进行目标识别,在实时目标识别系统中具有良好的表现.     

基于Hough变换的车道检测改进算法研究

车道检测是车道侧偏检测的前提,是车辆辅助驾驶系统的重要组成部分,针对这一特点,提出了利用Hough变换来实现对车道检测的直道检测,而对于弯道部分的检测,则是该算法的一个创新之处.通过统计较小区域的目标像素数目,设置感兴趣区域(ROI)来判断车道的弯曲方向,并在该方向上进行弯道像素的搜索,采用多段折线的方法对弯道部分进行重建.实验结果表明该算法具有运算速度快、准确性高、鲁棒性较好的特点.     

一种基于Hough变换的文档图像倾斜纠正方法

在对文本扫描输入的过程中,文本图像不可避免地会发生倾斜,倾斜校正将为图文分割、文字识别等后续处理工作创造良好的条件。提出了一种基于Hough变换的检测图像倾斜度的方法,为了克服Hough变换计算量大的缺点,该方法首先选取局部代表性子区域并提取其图像水平边缘,然后对提取的水平边缘进行两级Hough变换,从而实现了准确性与快速性的很好结合。     

基于弦中点Hough变换的同心圆检测方法

给出了一种基于Hough变换的同心圆检测方法,其核心思想是降低经典Hough变换圆检测中的Hough累积维数,将经典Hough变换圆检测时的三维参量统计,转变成基于弦中点的圆心和半径的参量统计。根据圆上所有点的内切圆必经过圆中心的事实,提取黑白边缘图像来建立二维数组累加器,依照像素点分布扫描边缘图像,累加器计数,计算出圆心位置,对每个圆心进行半径累积,确定同心圆半径集。与经典的Hough变换检测方法相比,该方法降低了计算复杂度。     

采用Hough变换的道路边界检测算法

基于计算机视觉的路况信息识别是当前智能交通领域的热点课题,对道路边界的检测能够有效去除路况图像中与路况特征无关的大面积区域,是提高路况信息获取实时性的关键技术之一,提出一种适用于一般场景中直线道路和弯曲道路的边界检测算法.该算法采用直方图均衡和Otsu二值分割增强道路边界特征,使用均值滤波降噪和二值形态学方法获取特征边界,最终利用分空间的Hough变换方法实现道路边界检测.实验结果表明,该方法能够准确地检测道路边界线并进行道路区域分割,为后续的路况分类工作提供了有效保障.