基于改进的Hough变换的圆检测

在进行圆形目标检测时,通常采用基于Hough变换的方法,但这种方法计算量大、运算速度慢、对存储空间需求大.为此,提出了改进的Hough变换用于圆形目标检测,该方法在圆形目标定位时具有快速、稳定、准确的特点,可以满足实时性要求.在基于啤酒瓶生产线的实际数据集上验证了该算法的有效性.     

基于图像处理的番茄识别方法

针对重叠番茄识别的特点和要求,提出一种新的田间环境下重叠番茄的识别方法。该算法融合了最小二乘法曲线拟合以及Hough变换,首先获取重叠番茄的轮廓曲线,并进行凹点检测,实现了轮廓曲线的分段;再利用最小二乘法对轮廓曲线进行分段拟合,得到重叠情况下的多个目标圆;再利用Hough变换方法对轮廓曲线进行变换识别,获取Hough变换识别的结果;最后利用最小二乘法得到的分段拟合结果修正Hough变换的结果。算法既保留了Hough变换获得的目标整体性,又保证了最小二乘法分段拟合的精确性。通过试验证明,算法识别的平均误差为5.1%。     

基于ridgelet变换的图像直线特征检测算法研究

常用的图像直线特征检测算法如霍夫变换(Hough transform)和拉东变换(Radon transform),存在计算量大、抗噪能力弱等问题.为此,提出了基于脊波变换(ridgelet transform)的图像直线特征检测算法,其作为一种多尺度几何分析与稀疏表示的应用算法,具有良好的区域平滑性、可逆性和去冗余性...     

基于Hough变换的线段检测算法的改进

基于Hough变换的基本理论及目前的改进算法,针对Hough变换所存在的参数峰值不明显、存储空间大及计算速度慢等不足,提出了一种改进的随机Hough变换,可实现由长到短逐次提取线段,并给出了线段起始点和终止点的计算方法。实验证明了该改进算法的有效性。     

基于RHT的多圆检测改进算法

针对多圆检测问题,提出了一种基于RHT的改进算法PHT3（3-point Hough transformation）。对整幅图像特征点按连续性进行点集归类,同时计算有效点的梯度方向信息;按照一定的取点规则在同一点集中取3点,得到候选圆的圆心参数;依据所求圆心参数以及梯度信息判定选取3点的有效性,以降低Hough变换的无效累积。针对常规确定圆半径精度有限的缺陷,提出利用点集并结合候选半径的均方差来获得亚像素半径,同时解决了同心圆半径的检测问题。与RHT算法进行对比检测,结果表明：PHT3算法检测时间为RHT算法检测的1/6,且无效累积更小,同时保留了Hough变换对局部信息缺损不敏感和对随机噪声鲁棒性强的特点。     

复叶中小叶主叶脉及其生长角的提取

复叶中小叶的生长角度可作为特征参数识别复叶植物。首先利用改进的Sobel算子和中值滤波提取复叶叶轴和小叶的主叶脉,进而利用Hough变换线性检测获取复叶叶轴和小叶主叶脉的直线,利用所检测的直线计算得到小叶的生长角度。此外,对基于Hough变换线性检测的适用性进行探讨,发现Hough变换线性检测可以很好地适用于小叶主叶脉呈直线的复叶;但对于小叶主叶脉呈现弯曲状时,Hough变换线性检测时会出现明显的缺陷,需要采用外接矩形方法提取小叶的生长角度。提取结果表明,所采用的算法可以有效地提取复叶中小叶的生长角度。     

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。     

基于梯度的RHT作物行中心线检测方法研究

为保证快速、有效地检测作物行中心线,提出利用基于梯度的随机Hough变换进行作物行中心线检测。针对作物行内植物疏密情况不同分别进行作物行中心线检测分析与研究,发现该方法对不同的作物行内植物疏密情况具有良好的适应性。通过与传统的Hough变换进行对比试验发现,基于梯度的随机Hough变换能够有效提高检测速度。     

改进的模糊C均值聚类算法和霍夫变换在榛子仁缺陷检测中的应用

以榛子仁为检测样本,采用模糊C均值聚类(FCM)算法进行图像分割;利用飞蛾扑火(MFO)算法改进其目标函数;利用函数对个体样本边缘提取,标记边缘拐点位置,计算拐点个数;对边缘图像进行霍夫(Hough)变换的椭圆曲线拟合,标记并输出饱满籽粒个数;依据试验数据,分析应用改进的模糊C均值聚类算法和霍夫变换对榛子仁缺陷检测的效果.结果表明:改进的模糊C均值聚类算法和霍夫变换,可以准确有效地对饱满、干瘪、霉斑、虫蛀、腐烂的5种榛子仁中的缺陷籽粒进行识别检测,提高榛子仁加工过程中的分拣效率.     

基于HT的多条直线检测的特点及其算法改进

依据霍夫（Hough）变换原理,给出了多条直线检测的算法,分析了基于霍夫变换（HT）检测多条直线的特点,即直线—峰值对应性,检测直线不确定性（针对斜率大于0的情况）,累加器A的值与待测直线段长度的关系,带噪声多条准直线的参数空间峰值特征,倾角为90°的直线段参数空间峰值特征,并有针对性的提出了改进方法。提出了依据峰值自动搜索填充范围的算法,实现了峰值的搜索,并通过马铃薯作物的行检测验证了该方法的有效性。     

Modelling agronomic images for weed detection and comparison of crop/weed discrimination algorithm performance

A new method for weed detection based on modelling agronomic images taken from a virtual camera placed in a virtual field is proposed. The aim was to measure and compare the effectiveness of the developed algorithms. Two sets of images with and without perspective effects were simulated. For images with no perspective, based on Gabor filtering and on the Hough transform, the performance of two crop/inter-row weed discrimination algorithms were tested and compared. The method based on the Hough transform is, in any case, better than the one based on Gabor filtering. For images with perspective effects only, an algorithm based on the Hough transform was tested and an extension to real images is discussed. These tests were done by a comparison between the weed infestation rate detected by these algorithms and the true one. This evaluation was completed with a crop/weed pixel classification and it demonstrated that the algorithm based on a Hough transform gave the best results (up to 90%).     

一种面向中医目诊的虹膜定位算法

虹膜诊断对于中医与民族医学的目诊理论具有重要的补充和借鉴作用,有必要深入研究虹膜及其图像特征与疾病、体质、中医辨证的证候要素等因素间的对应关系。本文以基于中医目诊的虹膜特征分析为出发点,以虹膜仪采集图像为对象,研究并提出了一种基于中医目诊的虹膜定位算法。该算法首先采用基于灰度阈值估计的方法得到瞳孔中心大致位置,再基于相似参数组的合并改进霍夫变换算法,得到虹膜内边界的定位结果,解决虹膜仪图像的瞳孔收缩、边界发生部分形变的问题。然后采用K均值聚类估计虹膜区域的大致范围,并以此构造初始轮廓,利用主动轮廓模型得到虹膜的外边界,从而避免由于图像畸变而引起霍夫变换失效的问题。     

自然光照条件下苹果识别方法对比研究

针对自然光照条件下果园苹果识别效果不佳的问题,从苹果的颜色分割和形状提取2方面进行对比研究,提出一种自然光照条件下的苹果识别方法。利用错检率、漏检率和处理速度3个量化指标综合对比分析颜色阈值、SVM和BPNN 3种苹果颜色分割方法的处理效果。比较6种边缘检测算法对苹果区域图像的边缘检测效果,并使用Hough圆检测算法对苹果形状进行提取,以获得苹果的圆心和半径。试验结果表明:由BPNN的苹果颜色分割方法以及结合Log和Hough的苹果形状提取方法所构建的果实识别算法具有较高的鲁棒性和准确性,能有效克服果实遮挡、重叠和颜色变异等问题,果实平均识别率可达91.6%。     

斜拉索PE保护层表面伤痕检测算法设计

提出了一种检测斜拉索PE保护层表面伤痕算法的设计。首先,在图像的预处理阶段,对原始图像进行灰度化和滤波处理;其次,运用边缘检测、边界跟踪及Hough变换获得了拉索轮廓的连续边界;然后,利用原始的灰度图像和基于拉索轮廓的掩模板,获得了无背景的拉索表面图像;最后,通过基于图像间空间差分的伤痕检测算法,获得斜拉桥拉索表面伤痕的图像,结果表明该算法能有效地从爬升机器人采集的图像中提取出斜拉索PE保护层表面伤痕的图像。     

基于一种改进的Hough变换的输电线提取与识别

运用西方叙述学中文类的观念，来分析道教东晋上清仙传的名称体例、语言笔法与意象结构上所表现的叙述内涵与特质，以凸显其作为宗教别传的文学意义与“修与报”的结构功能。首先，探讨其内传命名的区隔性与传信性，内传撰阅的封闭性与神圣性，以及所表现的形式体例特质。其次，分析其结合宗教体验与文学美感所形成的诗的、象征的、神话的宗教语言，以及叙述虚实笔法与情节发展的结构性关系，所具显的“既是宗教又是文学”的艺术美感。最后，解析文本中感官字词描述所呈现的丰富文学意象，以及修炼与仪式所蕴含的叙述结构，推定其应颇合乎“奇幻叙述体”的叙述审美特色。     

基于Hough变换的植物叶片特征点检测及几何校正

图像采集设备采集的植物叶片图像会发生几何畸变,本文提供了对畸变植物叶片图像快速几何校正的方法。首先将畸变图像进行预处理和局部阈值分割,然后提出了1种基于Hough变换求特征点的方法,最后通过空间变换和灰度差值完成了几何校正。校正结果表明此方法具有较强的可行性和有效性。