结合LTS和Hough变换的直线检测算法

为提高Hough变换检测直线的精度,提出一种结合Hough变换与截断最小二乘法的直线检测算法。利用Hough变换确定图像中直线所在的大致区域,提取候选区域内的特征点集,采用截断最小二乘法拟合得到精确的直线参数。实验结果表明,该算法的检测率和检测精度较高,对Hough变换的分辨率要求较低,整体空间开销较小。     

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。     

弹底底火表面缺陷图像分割方法

枪弹弹底底火检测是枪弹质量控制的核心,为了有效分割弹底底火表面缺陷图像,提出一种新的分割方法。该方法针对弹底检测要求及弹底图像基本特征,首先大致确定待检测的底火部分图像,对其运用Log算子进行边缘检测确定底火圆边缘;然后分析了Hough变换和最小二乘法圆拟合的圆检测算法的各自优缺点,提出了改进Hough变换和最小二乘法圆拟合相结合的圆检测算法,以获得较精确的底火圆圆心和半径;最后利用底火圆圆心和半径提取底火圆图像,利用统计阈值分割底火表面缺陷,利用数学形态学优化分割结果。通过实验表明,运用此方法分割弹底底火表面缺陷,平均误分割率低于10%,平均偏差小于17个像素,表现出较好的准确性和鲁棒性。     

利用Hough变换实现直线的快速精确检测

利用Hough变换对直线进行检测,通常存在"速度缓慢、结果不够精确"的问题,本文提出了"分式查表法",能在大幅度减少Hough变换的总计算量的情况下,检测精度保持最高,从而使超大型图像中,直线的实时、精确检测成为可能。     

基于最小二乘修正的随机Hough变换直线检测

利用Hough变换进行直线检测时,由于直线在参数空间中的映射容易受到邻近目标、噪声以及本身非理想状态的干扰,算法中的投票过程较易出现无效累积,进而导致虚检、漏检及端点定位不准等问题.针对传统方法的上述缺陷,提出了一种基于 ρ-θ 域最小二乘拟合修正的随机Hough变换的直线检测方法.首先, 在随机抽样时利用像素-长度比值对抽样的有效性进行判定,剔除不在直线上的抽样点对;然后, 对邻域相关点进行 ρ-θ 域的最小二乘拟合,得到修正后的直线参数用于累加投票,投票过程中设定累加阈值,通过检测峰值点逐次检出疑似长直线;最后, 通过设定断裂阈值对每条长直线进行筛选和分段,定位出直线段的端点.仿真实验表明,所提方法在投票时有效抑制了复杂环境对局部最大值的干扰,使直线检测的准确率得到显著提升.     

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。     

基于小波分析的直线拟合及应用

直线是图像分析中非常重要的描述符号。对工业控制中的现象进行图像处理时通常用到最小二乘法对直线拟合。对于估计精度要求较高的情形,传统最小二乘法往往不能满足要求。基于此,本文将离散小波变换和传统最小二乘法相结合,建立了一种基于小波测量预处理的最小二乘估计的新型解法,获得了比传统最小二乘法好得多的估计结果,实验证明了该方法的有效性及高精度性。     

基于小波分析的最小二乘拟合及应用

直线是图像分析过程中非常重要的描述符号。在工业控制中,图像处理通常采用最小二乘法对直线进行拟合,但在对估计精度要求较高时,传统最小二乘法往往不能满足要求。将离散小波变换和传统最小二乘法相结合,建立了一种基于小波预处理的最小二乘估计的新方法,获得了比传统最小二乘法效果更好的估计结果。试验证明了该方法的有效性和高精度性。     

基于Hough变换的平行直线检测改进算法研究

根据经典Hough变换检测空间直线的原理,提出了一种基于Hough变换的平行直线检测改进算法,将采集到的图像进行二值化处理,再使用Sobel算子对该二值化图像进行边缘检测,对边缘检测得到的图像进行Hough变换和峰值点检测,由峰值点得到直线段图像,最后使用本文提出的改进算法计算出所有直线段的斜率,利用斜率相等来判定平行直线.通过对比实验证明,该算法能得到更高的精度,并缩短了运行时间.     

基于空间矩的随机Hough变换检测直线

为解决随机Hough变换中无效采样和累积问题,研究了一种基于空间矩的随机Hough变换直线检测方法;利用空间矩方法进行随机采样并求取出参数空间点,将计算参数空间点的随机采样点减少到一个,最后利用随机Hough变换原理来确定真实直线;实验结果表明,基于空间矩的随机Hough变换直线检测方法相对于传统的随机Hough变换具有更好的准确性、鲁棒性和稳定性,实时性得到了较大的提高。     

霍夫变换在指数函数型曲线检测中的应用

利用了霍夫变换抗噪声能力强和能分离出属于不同直线附近点的特性，研究离散数据点集M中xi，yi满足指数函数关系时的曲线检测问题。首先，对离散数据点集M中的数据xi，yi做半对数变换，得到新的数据点集M*(xi*，yi*)，此时，xi*，yi*具有线性关系；其次，用霍夫变换检测M*中的直线，可得直线参数；然后，利用霍夫变换所得的直线参数，计算图像中的点到直线的距离dki，并与给定阈值dk比较，从而将分布在不同直线附近的点分离出来，同时剔除数据点集M*中的干扰点或噪声；最后，用最小二乘法拟合直线，再经过反变换，得到剔除干扰点或噪声后的拟合曲线方程参数a和b。该方法能够很好地检测出数据集中的数据点按指数关系分布时的曲线，特别是能够检测出数据集中存在多条曲线的情况，解决了最小二乘法拟合曲线时存在的3个问题，同时又对霍夫变换的精度要求不高。     

一种摄像机复合标定方法及其在汽车碰撞实验中的应用

提出了一种摄像机的复合标定方法:基于共面点分步标定摄像机的初始内外参数;基于最小二乘法求解径向畸变参数,进而迭代优化。标定点的识别中,中心点的识别采用了Hough直线检测及直线求交法,避免通常的Hough椭圆检测法带来的测量误差。应用于汽车碰撞过程的定性和定量分析,结果表明了其有效性与稳定性。     

霍夫变换在幂函数型曲线检测中的应用

利用霍夫变换抗噪声能力强和能分离出属于不同直线附近点的特性,研究离散数据点集M中xi,yi满足幂函数关系时的曲线检测问题。首先,对离散数据点集M中的数据xi,yi作对数变换,得到新的数据点集M(xi,yi),此时,xi,yi具有线性关系;其次,用霍夫变换检测M中的直线,可得直线参数;然后,利用霍夫变换所得的直线参数,计算图象中的边缘点到直线的距离dki,并与给定阈值dk比较,从而将分布在不同直线附近的点分离出来,同时剔除数据点集M中的干扰点或噪声;最后,用最小二乘法拟合直线,得到剔除干扰点或噪声后的拟合曲线方程参数a和b。     

条盒三维视觉检测中结构光光条中心提取方法

为了提高基于结构光的条盒三维视觉检测中尺寸测量的准确度,研究和提出了霍夫变换和最小二乘法相结合的结构光中心线提取方法. 首先,依据图像颜色模型的R、G、B分量差值并结合中值滤波对目标结构光分进行分割提取;其次,分别对绿光与红光区域进行多次迭代细化处理获取骨架;然后,根据霍夫变拟合的直线段对目标点集进行分类;最后,使用最小二乘法分别对不同的点集进行分段拟合,获取结构光中心线. 实验结果表明,该方法能够准确地提取出结构光光条中心,具有良好的稳定性,为条盒三维视觉检测工作提供了准确的数据依据.     

基于改进的Hough变换和K-mean聚类的RANSAC车道线检测方法

针对车道线检测中特征点匹配方法存在实时性不高和精度低的问题,本文首先提出了基于消失点改进的Hough变换提取特征线,剔除了干扰线,提高的计算量;然后对特征数据集采用 K-means 聚类和RANSAC拟合算法,首先利用 K-means 聚类对改进的Hough变换提取的特征点进行预处理,剔除了孤立的特征点,接着匹配Catmull-Rom 样条曲线进行RANSAC拟合,相当于二次优化,实现了车道线的快速和精确配准。通过实验表明,该算法不仅提高了车道线识别的精确度,而且具有很好的鲁棒性。     

抽取时频分布图像脊-Hough变换算法及其性能分析

在分析了双线性时频分布-Hough变换算法对多分量Chirp信号检测与参数估计原理的存在问题后，提出了将多分量Chirp信号的双线性时频分布作为图像，抽取图像脊后，再进行Hough变换的改进方法。仿真试验结果表明，改进的方法不仅解决了WVD的交叉项引起Hough变换的伪尖峰对检测所造成的误判，而且缩短了双线性时频分布因平滑交叉项导致时频聚集性下降而引起的Hough变换增加的时间，从而提高了Chirp信号检测与参数估计的准确性，也进一步改善了该算法的抗噪声性能。     

基于改进的多分辨率Hough变换的直线检测方法

该文提出了一种基于改进的多分辨率Hough变换的直线检测方法。对多分辨率图像由粗到细地循环处理,首先利用全局累加器序列对最小的图像做Hough变换得直线参数,利用该直线参数估计下一循环图像中的直线参数;建立了一种简单对应关系,将得到的直线参数的估计范围转换成图像空间范围;然后在图像空间范围内利用局部累加器对较大图像做Hough变换检测直线。最后还给出了线段端点检测、长度计算及连续性考察的方法。实验表明,该方法可以加快直线检测速度、节省存储空间,端点检测方法具有一定的鲁棒性。     

体育视频中场地自动检测方法

主要针对虚拟广告系统设计了简单而有效的算法来实现体育视频中场地检测,首先通过基于颜色空间直方图统计的方法实现了场地主区域的自动提取,再通过Top-Hat变换和改进的最大类间方差法实现了场地边缘检测,最后通过Hough直线检测和最小二乘拟合相结合的方法精确检测到所有的场地线。大量的实验表明,本文提出的场地检测方法对于羽毛球场地,网球场地,乒乓球场地等都有很好的检测效果,提取结果可用于摄像机定标和比赛场地的重建。