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题名一种新的随机Hough快速圆检测算法
被引量：47
- 1
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作者
束志林
戚飞虎
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机构
上海交通大学计算机科学与工程系
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2003年第6期87-88,110,共3页
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文摘
随机Hough变换(RHT)在复杂图像中检测圆时随机采样会造成大量无效累积，该文提出了一种改进的RHT用于圆检测，它是利用梯度方向信息来决定是否对采样到的两点进行参数累积，从而较好地解决了无效累积问题，改进后的算法比原算法计算速度快，占用的内存小得多，检测性能有较大提高。
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关键词
计算机视觉
图像处理
随机HOUGH变换
快速圆检测算法
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Keywords
Randomized Hough transform(RHT)；Circle detection；Gradient direction information
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名随机圆检测算法的采样约束和参数校准策略
被引量：5
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作者
金燕
周勇亮
陈彪
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机构
浙江工业大学信息工程学院
浙江大学光电信息工程系
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出处
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第5期85-90,共6页
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文摘
随机Hough变换和随机圆检测算法是图像中检测圆轮廓的快速方法,但在实际应用中分别在速度和精度上有不足。将上述算法中的随机采样分布、采样累积分布和采样次数阈值归为采样约束问题,将代理点计算出的参数与真实参数的偏差归为参数校准问题。经分析上述问题,将改进的随机圆检测算法作为快速识别方法,将随机圆Hough变换作为校准方法,结合两者的优点提出一种基于识别-校准框架的高效圆检测算法。实验数据证明,在噪声和不理想圆轮廓条件下,该框架能够很好地平衡检测速度与精度,从而体现出算法的高效性。
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关键词
HOUGH变换
随机圆检测算法
随机HOUGH变换
采样约束
参数校准
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Keywords
Hough transform
randomized circle detection algorithm
randomized Hough transform
samplingconstraints
parameters refinement
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种用Hough变换检测圆的快速算法
被引量：31
- 3
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作者
夏磊
蔡超
周成平
丁明跃
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机构
华中科技大学图像识别与人工智能研究所图像信息处理与智能控制教育部重点实验室
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2007年第10期197-199,210,共4页
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基金
湖北省自然科学基金资助项目(2005ABA253)
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文摘
为了克服传统Hough变换检测圆时耗时巨大的缺陷,给出了一种新的基于Hough变换检测圆的快速算法。新算法与传统的方法相比具有以下特点:计算量少,提高了检测的速度;保留了传统Hough变换识别率高、抗噪性强、对不完整边缘具有鲁棒性等所有优点;不需要任何特殊的限定条件。实验表明,新的快速算法可以快速进行目标识别,在实时目标识别系统中具有良好的表现。
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关键词
一种用Hough变换检测圆的快速算法
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Keywords
target recognition
Hough transform
circle detection
fast algorithm
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分类号
TP317
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于机器视觉的钢管壁厚在线检测方法研究
被引量：10
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作者
涂德浴
刘坤
朱庆
刘庆运
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机构
安徽工业大学机械工程学院
特种重载机器人安徽省重点实验室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022年第16期249-256,共8页
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基金
安徽省科技重大专项(201903a05020029)
安徽省高校协同创新项目(GXXT-2019-048)。
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文摘
在钢管生产过程中,需要对钢管的壁厚进行实时测量,以检验所生产的钢管是否符合规格。针对人工测量钢管壁厚中所出现的测量效率低、易产生疲劳且无法实时测量等问题,基于机器视觉测量技术,提出一种钢管壁厚在线检测方法。该方法首先采集钢管断面图像,然后对采集到的钢管图像进行预处理,使用Canny边缘检测算子检测钢管断面内外圈边缘特征,最后使用改进后的随机霍夫圆检测算法检测断面轮廓,根据设计的钢管壁厚测量方案计算得到各处钢管壁厚。改进的随机霍夫圆检测由于采用分区采样以及筛选出与边缘轮廓契合度最高的候选圆的方式,提高了原检测算法的检测精度与效率。经过实验验证,该方法测量精度高,效率高,能够满足对钢管壁厚在线检测的要求。
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关键词
机器视觉
图像预处理
改进随机霍夫变换
圆检测算法
钢管壁厚测量
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Keywords
machine vision
image pretreatment
improved random Hough transform
circle detection algorithm
measure-ment on wall thickness of steel pipe
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于增强现实的设备状态识别方法
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作者
苏谟
赵家绪
郭向坤
刘猛
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机构
沈阳理工大学信息科学与工程学院
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出处
《小型微型计算机系统》
北大核心
2025年第7期1684-1691,共8页
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基金
沈阳理工大学高层次人才引进研究支持计划项目(1010147001129)资助
辽宁省高校基本科研业务费专项资金项目(SYLUGXRC202217)资助。
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文摘
本文提出了一种基于增强现实的设备状态识别方法,在设备状态识别阶段采用Hough圆检测算法进行设备指示灯识别定位,并采用HSV颜色检测技术对所定位的设备指示灯进行状态识别,通过引入形态学膨胀和腐蚀操作,有效消除了标注信息对设备指示灯识别定位的干扰,提高了设备指示灯识别定位的准确性.采用OpenCV与AR相结合,提出了一套图像类型转换方法,以增强现实技术为核心,构建了AR+Hough+HSV的设备状态检测模型,代替人工检测;通过AR设备的摄像头捕捉目标设备图像,利用增强现实的空间映射技术捕捉空间数据,并加入指示灯状态识别方法对捕捉到的目标设备图像进行处理,结合空间数据中目标设备的位置和方位信息将输出图像以虚拟对象叠加方式呈现在AR场景中,解决了通信机房设备检测过程中人工检测效率低的问题,有效提升设备状态检测的反馈直观性和检测效率.通过存在标记干扰情况下的实验对比,凸显了引入形态学膨胀和腐蚀后的Hough圆检测算法对设备状态识别的准确性.实验表明,本文提出的方法具有良好的设备状态检测效率和交互反馈的直观性、便捷性.
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关键词
增强现实
OPENCV
形态学膨胀和腐蚀
Hough圆检测算法
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Keywords
augmented reality
OpenCV
morphological dilation and erosion
Hough circle detection algorithm
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分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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