基于自适应阈值区间的广义Hough变换图形识别算法

针对Hough变换检测算法计算量大、参数空间中峰值点被次峰值点包围易导致漏检或误检、阈值难以设定等问题,在分析Hough变换原理以及直线与圆弧检测特性的基础上,首先将图像边缘像素点根据邻接关系聚集为不同的类别,顺序存放到数组中,其次提出采用阈值区间的概念检测直线与圆弧,对数组中动态采样得到的像素点按照一定规则进行阈值区间的自适应估算,并依据阈值区间对存储的像素点进行直线和圆弧检测。最后使用GREC2003标准集和人工构造的图形集进行测试,通过对比相关改进算法的实验结果,验证该算法在减小计算量的同时,提高检测的效率。

基于相位编组图像分块的快速Hough变换直线检测

在分析Hough变换直线检测算法和相位编组法直线检测算法的基础上,针对这两个直线检测算法的不足,结合它们的优点,设计并实现了基于相位编组图像分块的快速Hough变换直线检测算法,对算法进行了详细描述和算法优点分析,并通过实验验证了算法的有效性,实验表明所设计的直线检测算法运算速度快,参数易于选择,鲁棒性强,有一定的应用价值。

基于Hough变换直线检测的行波波头标定

第二个波头的可靠、有效检测及辨识是单端故障行波自动测距的关键。枢纽变电站母线多出线的接线形式决定了检测到的输电线路单端电流行波中故障点反射波与对侧母线反射波极性相反,以及健全线路末端反射波幅值较低,此特性为故障点反射行波波头的有效识别提供了理论基础。大量实测数据表明:于合理短窗截取故障相电流行波数据作波形图,故障行波波头具有陡斜直线特征。从数字图像处理角度提出了基于Hough直线检测的行波波头到达时刻和极性标定方法,根据幅值、斜率等特征排除对侧母线和本侧健全线路反射波的干扰,正确辨识故障点反射波,并通过多个行波波头的时间间隔和不同分辨率下初始浪涌突变斜率一致性来校检故障点反射波辨识的有效性,从而避免近区故障时因视窗选取不合理可能导致的故障点反射波辨识错误。大量现场数据表明所提方法正确、有效。

粒度Hough变换及其在遥感影像直线检测中的应用

在基于Hough变换的遥感影像直线检测的过程中引入粒度计算的概念,利用粒度计算具有多角度、多层次观察问题的能力,对遥感影像中的直线边缘特征进行不同粗细的粒度分析,建立粒度计算概念下的直线检测算法,实现对不同长短、粗细直线的识别。真实的IKONOS遥感影像机场跑道提取试验证明了该方法的有效性。

基于Hough变换和双峰法的枪弹外观缺陷提取

枪弹外观缺陷图像分割是枪弹质量检测的关键环节,为了实现枪弹外观缺陷自动准确分割,结合Hough变换和双峰法,提出了一种新的分割方法。该方法针对枪弹外观图像中间偏亮两侧偏暗的灰度分布特性,提取光照不均特征表现明显的G颜色分量图,利用改进的快速Hough直线检测法确定预分割缺陷区域;针对预分割缺陷区域的直方图特性,改进双峰法,分割缺陷,对分割结果利用数学形态学进行优化。实验表明,该方法能够实现快速准确的枪弹外观缺陷提取。

改进的Hough变换及其并行计算

本文针对传统的Ｈｏｕｇｈ变换不能测出直线的连贯性、无法求得线段的长度的缺点，提出一种改进的Ｈｏｕｇｈ变换算法，使检测结果为线段的起始点及长度。该算法可在ＰＲＡＭＥＲＥＷ计算模型、网孔状连接的处理机阵列上实现，本文还给出了识别与去除重复线段的并行算法。

基于局部连通性和PCA的直线检测Hough算法

直线检测是图像处理和机器视觉领域一个重要的问题。提出了一个改进的Hough变换直线检测算法,通过考察边缘点所在的局部连通域,将原始二值边缘图像分割为一系列单元段,利用PCA筛选出近似直线的单元段,并以这些单元段作为Hough变换投票的基本单位进行多对少的投票,最后利用局部极大点检测得到最终的直线参数。在实际图像库上的实验表明,提出的算法具有高的直线检出率、检测精度和运行速度,及与具有类似检出率的算法相比较少的虚假直线数,综合性能具有优势。

基于递归修正Hough变换域的舰船多尾迹检测方法

针对SAR图像舰船尾迹的图像特征差异大的特点,提出基于递归修正Hough变换域的舰船多尾迹检测方法,即通过Hough变换域最大峰值检测出最明显的尾迹,再去掉Hough变换域最大峰以突出次大峰来检测第二条尾迹,由此递归修正Hough变换域多峰结构,直到检测完高于设定阈值的尾迹,从而实现线段对比度与宽度不同的舰船多尾迹检测。SAR图像多尾迹检测实验表明,该方法能有效检测具有图像特征差异的多直线尾迹。

使用非均匀量化的Hough空间进行直线段检测

分析图像中最近邻直线间距离和夹角的非均匀性,得到这两个参数与线段方向和长度的相关关系,并由此提出了非均匀量化Hough空间的直线检测算法NUHT(Nonuniform Hough Transform).实验结果表明,NUHT在不降低运算效率的情况下,有2倍于标准Hough变换SHT(Standard Hough Transform)的直线段检测能力,同时误报率低于SHT的1/2.

Hough变换的车道线并行检测

针对车道线识别鲁棒性的问题,提出了基于Hough变换的车道线检测方法。为解决Hough变换检测直线速度慢的问题,文中采用了并行加速处理技术,将待检测图片分解成左右两个感兴趣区域分别分配给两个CPU,再将两个CPU并行独立运行的检测结果进行汇总。实验数据表明,车道线检测速度提高了39.1%,车道线检测质量优于传统的串行检测,提高了Hough变换的车道线检测实现效率。

改进的Hough变换直线段检测方法

Hough变换是一种很有效的检测直线段的方法,然而传统的Hough变换法检测直线存在运算量大、断线错连等缺陷。本文通过分析Hough变换原理,提出利用梯度阈值筛选有效像素点,用间隔阈值分割直线的改进方法。经实验证实,降低了计算复杂度并避免了小直线段的丢失。

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。

改进Hough变换在直线铁轨图像边缘检测研究

针对铁路轨道数字图像处理中直线铁轨检测的快速有效问题,提出一种改进Hough变换直线铁轨检测方法。首先对图像进行小波提升,用经典的边缘检测Lo G算子进行图像的边缘检测;然后计算图像空间直线斜率重叠度来快速检测出直线;最后将图像转换到参数空间,计算局部极大值点,检测出直线。通过大量的仿真实验证明了该方法对直线铁轨检测的有效性和实用性。

一种新的改进的Hough变换直线提取算法

Hough变换具有很好的鲁棒性,是一种较好的检测直线的方法。但是,目前的Hough变换在长短直线并存的情况下,会检测出虚假直线并漏检较短的直线。针对以上问题论文提出了一种新的改进的Hough变换直线检测方法。在Hough变换的变换空间中提取出一条直线后,将过该直线上各点的所有直线在变换空间累加器单元中对应的映射点删除,从而排除该直线对其他直线检测的干扰。最后将改进的Hough变换算法与传统Hough变换方法进行比较,实验结果显示改进的Hough变换算法具有更好的直线检测效果。

改进概率Hough变换在温度传感器焊接工艺中的应用

为了解决温度传感器焊接中负温度系数(NTC)热敏电阻倾斜角度不一,无法实现自动化上料问题,提出一种改进概率Hough变换算法对电阻倾斜角度进行检测。首先通过直线边缘像素点梯度方向与倾斜角之间的关系,利用梯度方向中位数对概率Hough变换的检测角度进行限制,减少角度检测范围。其次在直线像素点的搜素过程中增加对直线方向邻域范围的像素点检测,同时改变间断点的判断条件,并利用最小二乘法对点集中的像素点进行直线拟合。实验表明:改进的概率Hough变换提高了直线的检测效率,保证了检测参数的统一,而且提高了检测精度,能够满足实际的焊接自动化需求。

基于彩色空间转换与Hough变换的直线检测

根据图像在HSV色彩空间中,阴影在色度和饱和度通道中都与非阴影区域有明显的区别的特性。利用连续两次的HSV彩色空间变换,可以在图像中有效地区分出阴影与非阴影区域。Hough变换被广泛地应用于计算机视觉、图像处理、模式识别等领域。利用Hough变换来检测直线,其突出优点是鲁棒性较好。所以论文采用这两种方法相结合的算法对图像中的直线进行检测,并做了相应的实验,结果表明这种算法不仅可以检测背景比较复杂的情况,还可以提高检测的准确性。

HOUGH变换检测线段IP设计

HOUGH变换检测线段具有良好的鲁棒性,且适合硬件加速实现,但在检测非单一线段时,面临峰值搜寻困难和临近线段干扰两大难题。针对峰值搜寻困难问题,结合硬件并行与流水线的优势,提出n路并行比较电路,实现14位数据并行比较,对累积参数表中的峰值数据进行排序,大幅提升搜寻效率。针对临近线段干扰问题,理论结合实际,深入研究临近干扰线段分布,剔除可能干扰线段,准确检测5条线段。实验结果表明,IP数据通过率最高可达9.58×107 pixel/s,满足嵌入式系统实时处理要求。

基于计算机视觉和霍夫变换的车道线检测研究

为提升车道线的检测准确率,本文提出了一种基于计算机视觉和霍夫变换的高速公路车道线检测新方法。为解决弯曲车道线的检测问题,对车道线图像按区段划分,并通过直线车道线来逼近每一小段弯曲车道线。然后,对直线车道进行霍夫变换,提取直线车道特征。最后,将检测到的短直线车道的端点作为输入,通过插值算法来近似车道线。对不同状况实际车道线的测试结果表明,所提出的检测算能够以可接受的像素偏差实现左右车道线的准确检测。

顾及建筑物框架线的直线提取方法性能分析

图像是人类认识世界的基础数据之一,对人类社会的发展有着至关重要的作用,而直线是构建图像最基本的元素,精确的建筑物框架线检测对室内外自主导航领域的发展具有重要意义。目前主流的直线检测方法有LSD、Hough以及基于卷积神经网络的提取方法,为对采用三种方法对建筑物框架线提取性能进行分析,文章采用了多种场景下的图像数据进行对比实验,并分析直线检测结果及影响因素。实验结果表明,Hough变换效果在三中算法中效果最差,在Wireframe数据集测试中,与LSD相比,在两个指标上分别提高了31%和20.2%。