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。

基于改进Hough变换的堆叠工件定位方法

针对企业喷砂上料桁架机器人视觉系统中堆叠叉车工件难以识别问题,提出了一种改进的角约束的概率Hough变换直线检测算法,基于叉车工件边缘交叉点的判别依据制定直线分组规则,完成对堆叠叉车工件的识别与定位。结果表明,在堆叠不整齐、表面不一致等情况下,改进的概率Hough变换算法能准确检测边缘直线且精确定位不同型号叉车工件的中心点,为工业生产线实现对叉车工件的抓取提供支持,节约人力成本。

基于改进Hough变换的公路车道线快速检测算法

针对机器视觉导航中道路引导线检测方法复杂、实时性不能满足使用要求的问题提出了基于改进Hough变换的公路车道线快速检测算法:根据车道线与路面颜色的不同判断车道线位置计算出车道线的方向候补点群,根据车辆所处车道的情况对方向候补点群进行聚类,以每一类的中点为基准点使用基于一点的改进Hough变换算法计算出车道线的斜率。实验结果表明,一幅图片的处理时间约85 ms,处理结果与实际情况吻合。算法能够检测出高速公路上所有车道线的斜率,为道路引导线的实时检测提供了一种新思路。

基于ORB和改进Hough变换的指针仪表智能识读方法

为了满足变电站巡检机器人对电站指针仪表的智能识读要求,提出一种基于ORB和改进Hough变换的指针仪表识读方法,描述了该算法中仪表区域识别、二值化处理、骨架提取和读数获取等环节,利用C++在计算机上进行算法实现、验证。结果表明该算法满足读数精度要求、具有较好的实时性,拥有较高的可靠性和应用价值。

权重约束AdaBoost鱼眼识别及改进Hough圆变换瞳孔智能测量

针对传统鱼眼瞳孔直径测量方法耗时、耗力,且数据主观性强的问题,该文提出基于权重约束AdaBoost和改进Hough圆变换的鱼眼瞳孔直径智能测量方法。首先,利用工业相机采集实验板上的鱼图像,从正负鱼眼图像样本中训练出基于权重约束AdaBoost算法的鱼眼分类器;然后,采用该分类器对试验图像进行检测,将检测到的鱼眼局部图从整体图中分离出来;最后,采用改进的Hough圆变换检测出鱼眼的瞳孔,并计算得到瞳孔直径。对100条金鲳鱼进行试验,鱼眼分类精度达97.1%,瞳孔正确检测率达94.2%,相比改进前分别提升了1.7个百分点和10.5个百分点,与人工测量瞳孔直径值的平均偏差为6.5%,比改进前低了5.9个百分点,总的平均测量时间为324.371 ms,比改进前减少了10.707 ms。试验证明:该文提出的方法能够精确、实时、自动地测量出鱼眼瞳孔的直径,有效避免了传统测量方式的复杂性和测量数据的主观性,可为鱼体生长状况评估、良种选育提供重要参考。

基于改进Hough的篮球定位检测研究

为更好的对篮球运动轨迹进行分析,提高轨迹分析的准确性,提出一种改进Hough算法,实现对篮球位置的准确定位,以此为后续的篮球运动轨迹分析奠定基础。对此,本文首先采用混合高斯背景建模方法对前景信息进行获取,然后采用数学形态学对图像进行腐蚀处理,最后通过改进Hough算法完成对篮球球心的定位。试验结果表明,本文构建的算法可清晰的显示球心的位置,同时检测时间大大降低。

视差约束的改进Hough变换多光谱影像匹配方法

针对机载滤光片型多光谱相机影像配准中同一目标在不同谱段表现的特征各不相同以及不同谱段图像存在较大灰度差异等问题,提出了视差约束的改进Hough变换多光谱影像匹配方法.该方法使用金子塔影像匹配策略,顶层金字塔影像通过尺度不变特征转换算子进行匹配来提供初始的视差约束条件,其他各层金字塔左右影像利用改进Hough变换影像方法进行匹配,匹配过程中利用上层匹配结果为当前层影像匹配提供视差约束条件,提高匹配速度及可靠性.通过对两幅1 415×1 415像素的机载多光谱飞行影像数据进行匹配,该方法仅耗时7.8s,配准精度能够达到0.65个像素.

基于改进Hough变换的车道线检测

针对车道线检测中存在的诸多问题,在道路图像预处理的基础上,对Canny算子中的双阈值选取进行改进,能够自适应精确提取车道线边缘特征,并利用带极角约束的Hough变换完成直线检测。算法能够在不同道路环境中准确检测车道线标识,降低光照等因素对车道线检测结果的影响。

基于改进Hough变换的输电线路带电作业机器人检测方法

机器人对于输电线路带电作业检测工作具有重要意义,为了给输电线路的维修工作提供参考数据,提出基于改进Hough变换的输电线路带电作业机器人检测方法。构建带电作业机器人的结构模型,在考虑击穿故障的情况下,计算机器人带电作业的安全距离。结合机器人对周围环境的传感结果,生成输电线路检测路线。利用摄像机设备采集检测图像,通过灰度化、滤波以及增强等步骤,完成初始图像的预处理。利用改进Hough变换技术,提取检测图像的纹理特征,通过特征匹配得出最终的检测结果。通过性能测试实验得出结论:优化设计检测方法的平均错检率和误检率分别为2.87%和1.78%,检测响应时间和安全系数的最大值分别为620ms和0.34,均满足预期条件。

改进Hough变换的算法实现

利用Hough变换对直线进行检测,通常参数空间使用的是极坐标系。这种方法存在速度缓慢,结果不够精确的问题。这主要是因为极坐标所用到的正弦函数和余弦函数具有非线性特性,使将来运算基本单元的乘法不可避免。为解决这个问题,提出一种通过改换坐标系、用加法和移位运算代替乘法的新思想,大幅加快了Hough变换的速度。从而使超大型图像中,直线的实时、精确检测成为可能。

基于改进Hough变换的夜间内侧车道线检测

提出一种夜间直线行车道内侧车道线检测方法,该方法先通过图像感兴趣区域操作、图像灰度化、自适应均衡化等对行车路面图像进行预处理及增强,再对处理过的图像使用Canny边缘检测和累计概率霍夫变换检测车道线,使用斜率约束的方法筛选内侧车道线;最后在不同道路情况下对该方法进行验证。

基于椭圆拟合的改进Hough变换算法在眼控系统中的应用研究

针对现有眼睛控制系统检测瞳孔位置准确度不高的问题,设计了一种基于椭圆拟合的改进Hough变换算法的眼控系统.首先,把PC机上的15个键盘的用户界面输出到本实验室自主研制的头戴式显示屏上;然后,通过摄像头拍测试者的眼球图像,把人眼图像传输到PC机中,在PC机上采用瞳孔角膜反射方法以及改进Hough变换算法对人眼图像进行处理并实现瞳孔定位;其次,依据测试者前期校正过程中所建立的人眼移动、眨眼等特征与头戴式显示屏所呈现内容之间的关系,采用眼球映射模型计算测试者的视线方向,判断出测试者所看的键盘上的按键;最后输出键盘按键所对应的信息到文字显示框或改变键盘界面状态.实验表明系统检测瞳孔位置的精度达到95%,能够识别眨眼动作且准确通过瞳孔跟踪实现眼睛控制键盘的功能,解决了现有眼睛控制系统瞳孔检测精度不高的问题,提高了瞳孔检测的精度.

基于改进Hough变换的车道线识别

Hough变换算法应用于车道线识别,存在复杂度高、运算量大、运行时间长等不足,导致车道线识别系统实时性不高。为此本文提出一种基于参数空间分块即将参数空间划分为均匀的累积区域的改进的霍夫变换算法。首先进行目标区域划分、图像灰度化和滤波去噪,然后进行二值化,最后分别用Hough变换和改进的Hough变换实现车道线识别。实验结果表明,本文算法具有更强的抗噪性能,提升了运算速度,减少运行时间,提高车道线识别的实时性,识别精度高。

基于改进Hough变换的指针仪表表盘识读系统研究

为了更好地对指针式仪表进行自动检定,本文提出并实现了一种基于改进Hough变换的指针仪表表盘识读系统。首先,系统将相机采集的彩色图像进行预处理。其次,利用灰度重心算法与数据拟合方法获取表盘光学重心和直径。再次,通过改进后的Hough算法,提取表盘刻度指针特征并分析。最后,整理并输出检定结果。研究成果表明,该系统具有较高的可靠性和实用价值。

一种基于Zernike不变矩和改进的Hough变换的图像检索方法

针对基于内容的图像检索为了解决不变矩只关心对象的区域特征,而忽视了图像边界的缺点,提出Zernike不变矩与改进的Hough变换相结合的方法。改进的Hough变换方法充分利用Hough变换空间的统计信息,对形状的仿射变换具有一定的鲁棒性、易并行处理和良好的几何解析性等优点。该算法有效地融合了图像形状的边缘和区域特征。实验结果表明,在图像检索的综合性能上优于Zernike方法以及基于改进的Hough变换的方法,检索速度快,准确率高。

一种改进的基于对称性的Hough变换圆检测算法

为提高圆形轮廓目标检测的快速性,提出一种改进的基于对称性的Hough变换圆检测算法.首先对图像进行去噪和边缘提取,并剔除边缘点中可能共线的点;然后利用圆的对称性分两步在一维空间中利用Hough变换投票得到圆心坐标;最后在一维参数空间利用Hough变换累加半径投票值得到半径.对比实验表明,提出的算法有较高的识别准确率和较高的运算速度.

基于改进的Hough变换的多目标无源测向交叉定位技术

测向交叉定位方法是无源定位方法中发展较早和应用较广泛的一种定位方法,该方法具有全方位、快速、探测距离较远、抗干扰能力强等优点,无论是在民用方面还是军用方面都具有很好的应用前景。主要针对多目标的测向交叉定位中虚假定位点(鬼点)的去除问题进行了研究,提出了一种改进的Hough变换法去除虚假定位点,解决了考虑测向误差时去除虚假定位点的问题。该方法简单直观,计算量小,而且通过仿真可以看出利用此方法去鬼点有很好的效果。

基于改进的Hough变换缸套内面网纹夹角检测

目的缸套内面网纹角是影响缸套性能的重要参数,为了在生产过程中快速准确检测出网纹角参数,剔除不合格产品,研究基于改进的Hough变换缸套内面网纹夹角检测方法。方法确定缸套图像的预处理算法,增强图像网纹特征,滤除次要信息;确定基于Canny算子的网纹特征边缘分割方法;确定基于改进的Hough变换网纹直线特征提取方法,通过计算提取直线夹角的平均值得到缸套网纹角值。结果试验表明,基于改进的Hough变换网纹角检测结果与进口仪器检测结果相比,平均误差为1.54%,检测精度高。结论提出的检测算法可准确识别缸套内表面网纹角,能很好地代替传统人工复膜检测和昂贵的进口检测仪器,满足工业现场自动检测的需要,提高了检测的效率和精度,降低了检测成本。

边缘信息耦合改进的Hough变换的车道线实时检测算法

针对当前车道线检测算法在阴影及不均匀光照等复杂情况下的目标检测准确性低的问题,提出了一种边缘信息耦合改进的Hough变换的车道线实时检测方法。首先,利用Sobel算子计算车道图像的边缘梯度幅值,并利用2×2掩模测量其梯度方向,以提取车道线的边缘信息。根据得到的边缘信息,在搜索区域中计数每个行中的边缘像素的数目,将边缘像素最多的行作为感兴趣区域(RoI)的分界线,以确定RoI。然后,为了抑制非车道线边缘等杂乱背景的影响,选择特定的梯度方向进行细化RoI。最后,利用方向区间与阈值对Hough变换改进,将其应用于边缘像素,以提取车道线。并在Caltech数据集上进行了测试,数据表明,与当前流行车道线检测方案比较,所提方案在阴影、不均匀光照等不同道路情况下对车道线具有更高的检测精度与效率。

基于改进点Hough变换的光纤探针微孔检测研究

研究了点Hough变换检测圆的算法原理,分析了点Hough变换圆参数的近似处理对精度的影响,进而提出了一种改进点Hough变换圆检测算法,可对计算得到的多组圆参数进行有效选择。仿真和实验研究表明:改进点Hough变换算法在圆心坐标检测上具有更高检测精度。并对直径为1 mm环规孔径进行测量分析,测量结果为0. 997 9 mm,表明基于接触式光纤探针微孔测量有着很好应用效果。