基于改进随机Hough变换的圆形目标检测算法

圆形目标检测在各个领域得到了广泛应用.为了提高规则圆的检出效率、降低不规则圆的漏检率,文章提出了一种改进随机Hough变换的圆形目标检测算法.算法首先用区域增长和RGB二值分割等算法对不同背景的图像进行二值分割和去噪处理,接着对连通域分割的特征区域用具有圆形性特征的边缘点进行候选圆的检测和验证.实验对比结果表明,本文算法可以显著提高规则圆的检出效率、降低不规则圆的漏检率,算法计算量小、运行速度快、鲁棒性强.

基于改进随机Hough变换的瞳孔识别算法研究

随机Hough变换能够有效地识别图像中的圆形,但容易引入大量无效信息,这严重影响了瞳孔识别的效率。课题组提出了一种改进随机Hough变换的瞳孔识别算法,该算法首先在边缘图像上随机采样一点,然后在该点的连通域上寻找候选圆,最后利用一种确定候选圆的真假方法实现瞳孔识别。该改进方法不仅能有效解决随机Hough变换容易引入大量无效信息的问题,还能大大提高瞳孔识别的准确性和速度。

基于改进随机Hough变换的棉桃识别技术

为准确识别自然环境中被遮挡的棉花,提出一种基于随机Hough变换的棉花识别方法。为了减小运算量,首先基于RGB彩色模型的(R-B)色差通道进行图像分割,利用区域标记获取棉花最小外接矩形区域。然后在有效区域内采用边界跟踪方法获取轮廓信息,根据棉桃轮廓的数学模型进行随机Hough变换。仿真表明:当棉花轮廓信息丢失量小于1/2时,识别效果良好。而且由于轮廓提取和Hough变换均在有效区域进行,参数空间大大压缩,能满足采棉机器人对目标识别精度和速度的要求。

基于改进随机Hough变换的虹膜定位算法

针对随机 Hough变换 (RHT)中随机采样造成的大量无效采样和无效积累问题 ,提出了基于连续曲线段的 RHT(CRHT)算法并应用于虹膜定位中 ,它一方面利用了边缘图像的连续特性减少无效采样的数量 ,另一方面利用了精度不高的梯度方向信息减少无效积累的问题。实验结果证明改进的 CRHT算法提高了虹膜定位速度。

基于改进随机Hough变换的快速中心检测方法

为了实现芯片焊盘的中心提取,建立了显微视觉系统,研究了焊盘中心坐标的图像检测方法.该方法将改进的随机Hough变换与最小二乘法结合起来,实现对焊盘中心坐标的快速准确定位.首先,根据焊盘基本为圆形的特征,初步确定使用Hough变换法和最小二乘法进行中心检测.其次,分析了这两种方法存在的问题和不足,引出了改进的随机Hough变换法.最后,根据焊盘边缘凹凸不平的特点,将改进的随机Hough变换法和最小二乘法结合起来,通过随机Hough变换检测出焊盘中心的大致坐标,进而锁定焊盘边缘,再通过最小二乘法对中心坐标进行修正而得到精确的亚像素级中心坐标.实验结果表明,该方法的检测精度可达0.57μm,运行时间在12 ms以内,满足显微视觉系统的精度高、速度快和抗干扰能力强等要求.

基于改进随机Hough变换的混合圆/椭圆快速检测方法

针对随机Hough变换 (RHT)在复杂图像中检测圆时随机采样所造成的大量无效采样和无效累积问题 ,提出了一种新的基于连续曲线段的RHT(CRHT)混合圆 椭圆检测方法 ,它首先利用连续的边缘曲线段来优先决定随机采样点的数据 ,再利用不准确的梯度方向信息来决定是按照圆还是椭圆对采样到的几个点进行参数累积 ,一方面它较好地解决了标准RHT检测中无效采样概率大、无效积累时间多的问题 ,另一方面也解决了圆与椭圆的混合检测问题。实验结果表明本文的算法具有较高的计算速度 。

改进随机Hough变换在虹膜定位中的应用

针对随机Hough变换(RHT)中随机采样造成的大量无效采样和无效积累问题,提出了基于连续曲线段 检测的RHT(CRHT)算法并应用于虹膜定位中,它利用了边缘图像的连续特性来减少无效采样的数量。实验结 果证明,改进的CRHT变换提高了虹膜定位速度。

改进随机Hough变换在心肌纤维图像直线检测中的应用

利用改进的随机Hough变换被用来对心肌纤维方向进行了检测。针对心肌纤维边缘的特点,采用窗口对投票点对加以筛选,同时利用模糊映射对Hough变换投票在变换空间加以修正,使随机Hough变换能够较好的用于复杂非规则直线段的检测,提高了利用Hough变换检测心肌纤维方向的正确率。

基于改进随机Hough变换算法的开缝衬套圆度检测

圆度误差作为开缝衬套的形状误差之一,对开缝衬套冷挤压强化工艺的性能有重要影响,是开缝衬套几何精度的重要指标。探讨了一种基于图像测量技术的圆度误差测量方法。该方法通过对开缝衬套进行图像采集及图像预处理,提取出噪声较少的图像轮廓,然后利用改进的随机Hough变换,结合最小二乘圆法对开缝衬套进行圆度误差评定。实测表明,用该方法进行圆度误差的测量是可行的,并具有测量精度高、实用性强等特点。

改进随机Hough变换的中心检测

针对复杂背景下干扰因素多,圆的形态不规则,传统随机Hough变换圆检测速度慢,检测精度低的问题,提出一种复杂背景下的不规则圆检测方法。该方法首先通过连通区域标记算法,获得目标圆的感兴趣区域(region of interest,ROI),然后对圆的边缘点进行分区采样,提高随机采样的有效性;确定圆心位置后,取圆心的8邻域像素为圆心分别做圆,从而提高不规则圆的检测精度。通过对热保护器校准点的中心检测结果表明,提出的方法可在复杂背景下实现圆的精确检出,检测速度更快,检测精度更高。

基于投影约束和随机采样Hough变换的虹膜分割方法

非合作式虹膜图像的采集导致图像中具有大量干扰和噪声,因此,提出基于投影约束和随机采样Hough变换的虹膜分割方法提取虹膜有效区域。对虹膜二值图像进行投影粗定位虹膜的外轮廓圆心和半径,通过圆心和半径确定虹膜的大致区域,在该区域上,使用随机采样的Hough变换确定虹膜的内外轮廓,从而提高了虹膜分割的准确性。实验证明,与现有方法相比虹膜分割方法错误指标E1和E2最多提高8%和20%,具有更低的错误率和较高的时间效率。

基于改进Hough变换的艺术体操图像视觉误差校正方法

为了提高艺术体操动作图像质量,提出基于改进Hough变换的艺术体操动作图像视觉误差校正方法。通过预先设定全局阈值与容忍度,改进Hough变换算法,利用图像灰度分布密度函数,完成动作图像空域变换,根据元素灰度值序列,滤波处理动作图像像素点,依据获取的最优分割阈值,划分图像前景与背景,采用改进的Hough变换算法,提取全部图像特征点,基于图像畸变度与镜头、轴线距离关系,结合动作图像分形码,得到分形区域偏差的最佳估算值,实现视觉误差校正。仿真实验结果表明方法校正优势显著,具有一定的有效性与可行性。

基于随机Hough变换改进的快速圆检测算法

针对随机Hough变换中采样随机性带来的大量无效采样和积累导致算法效率过低的问题,对随机Hough变换的基本原理进行研究,提出一种改进的随机Hough变换快速圆检测算法。利用图片边缘细化处理减少噪声因素的影响,通过随机采样一点和采用最小二乘法对该点所在的N×N窗口内的连通域进行圆拟合,得出候选圆以提高采样效率,通过缩小限定验证取值区域减少计算量,进行候选圆的证据累积判断。实验结果对比分析表明了该算法具有更快的检测速度和较好的准确性。

基于联合Wigner-Ville分布—随机Hough变换改进算法的线性调频信号参数快速估计

为了解决传统Hough变换(HT)庞大的计算量和存储量的问题,提高对线性调频(LFM)信号参数估计的实时性和准确性,根据Wigner-Ville分布(WVD),得到含噪单分量LFM信号的时频特性,利用最大值法进一步估计出瞬时频率;截取一段频率估计值,利用随机Hough变换(RHT)实现LFM信号的参数估计。仿真分析表明,与传统WVD-HT相比,该算法的运算量明显减少,约为WVD-Hough的1/3,并且参数估计精度高于WVD-Hough算法,具有较强的实用性。

一种新的对随机Hough变换改进的检测圆的方法

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Hough变换是检测圆的一种有效变换,但在处理复杂图像时,由于随机采样会引入大量的无效采样和积累。文章中提出一种在Teh-ChuanChenandKuo-LiangChung[4]的改进算法基础上,对随机Hough变换改进的检测圆的方法。

一种改进的随机Hough变换圆形检测算法

由于随机Hough变换在进行圆形检测时无目标的随机采样,引入了大量的无效采样与无用累积,为提高算法效率,提出一种改进的随机Hough变换圆形检测算法。该算法利用圆的几何特性确定圆心的位置,减少了Hough变换在参数空间中累加器的无效累积;通过两次阈值的比较,大大减小产生虚假圆的可能性;另外,用带图像数字量化误差补偿的圆方程进行候选圆的判定,并结合圆周长与像素点的关系使得圆的确认更加合理。经验证,该算法能实现对圆的快速检测。

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。

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变换抛物线运动目标航迹起始算法

提出了一种基于改进的随机Hough变换快速航迹起始算法,用于解决低可观测目标作匀加速抛物线运动时的航迹起始问题。该算法利用随机选取的2点的速度方向与搜索的第3个点的位置信息来提取抛物线轨迹,并利用坐标变换降低投票参数空间维数来快速起始匀加速抛物线运动目标的航迹,有效地解决了无效采样和累积问题。与传统的基于五点随机Hough变换的航迹起始算法相比,仿真结果表明:该算法具有虚警率低、运算速度快优点。

改进的随机Hough变换在检测多圆中的应用

提出了一种在视觉检测中用于多圆提取的改进随机Hough变换算法,该算法采用一种新的取点方法来进行计算,避免了随机Hough变换由于随机采样造成的大量无效累积。并在计算圆的几何参数时充分利用了圆的几何特征,因此检测速度快,占用内存空间小,精度高,具有良好的抗噪和抗干扰能力。最后文中还分别给出了人工合成图和实物图的实验结果。