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Hough变换在物体边缘检测上的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
研究将Hough变换应用于物体边缘的精确定位和提取，Hough变换具有存储空间大、计算时间长的特点，此特点随检测精度的提高而显突出，文中对此算法的应用进行改进，采用两次检测法，第一次全局检测，第二次在第一次测得的直线的邻域范围进行，细化检测参数。实验表明，该法能较好提高检测精度，节约检测时间。 相似文献
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为了减少车道线检测过程中干扰线的影响,本文提出一种基于消失点的直道车道线检测方法。将RGB图灰度化处理后使用中值滤波进行降噪,然后利用Canny算法检测图像的边缘信息,通过Hough变换检测直线,根据车道线汇聚于消失点的特征先找到消失点,再对通过消失点的直线进行筛选得到真实车道线的位置。实验表明,该算法很好的抑制了干扰,正确的检测出了消失点和车道线位置。因此,所提出的车道线检测算法具有较好的准确性。 相似文献
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提出了一种图像分级分类方法。在该方法中，利用颜色数区分为照片和图画，利用Hough变换检测图像边缘，根据图像边缘中的直线比例区分人造物与自然物、图表与绘画，利用图像边缘的平均模糊度区分简笔画和工笔画。 相似文献
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通过图像边缘融合提高图像的成像质量和识别能力。传统的图像边缘融合方法采用小波包加权滤波方法,当图像出现丰富结构信息或者干扰较强时,融合效果不好。提出一种基于灰度窗口相关系数匹配的图像边缘融合算法。实现图像的边缘融合的基础是进行图像归一化分割,设计边缘特征提取方法,得到的图像边缘进行Hough变换直线检测,提取出直线段,通过超像素网格的形成的方法绘制图像的边缘融合边界寻优路径,得到超像素网格,实现了基于灰度窗口相关系数匹配的图像边缘融合处理。仿真结果表明,该算法的对图像的边缘融合效果较好,度量了区域间的差异和区域内的相似性,提高图像的分割和边缘融合质量。 相似文献
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《黑龙江科技信息》2015,(32)
图像边缘检测技术是处理数字图像的重要内容之一,它包含了目标物体显示在图像上的主要信息。边缘就是指一组相连的像素的集合,这些像素周围的灰度具有显著的变化的部分。边缘检测技术是从图像中提取感兴趣的对象的边缘信息(要去除不需要的信息),在图像的局部区域中针对像素点的一种运算,在图像的处理中有着重要的作用。因此边缘检测技术是分析图像和提取图像的主要内容的重要手段,在一些预处理的算法中有着重要的作用。在本文中首先分析了图像边缘检测技术的研究的意义和发展的现状,主要对边缘检测技术分析,主要是对边缘和梯度进行主要介绍,在接下来叙述各种经典的算子,比如Roberts算子,Sobel算子,Prewitt算子,Laplacian算子等,进一步了解这些算子的优缺点和适用性;在具体叙述传统的Canay边缘检测算法,并通过传统的Canay边缘检测算法进行不断改进,以更好的满足图像边缘的自动化检测以及检测的精确度等;最后总结图像边缘检测技术和未来的展望,随着科技的不断发展,图像边缘检测技术在生产和生活中起到的作用越来越重要。 相似文献
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为提高道路行车安全性,车道线检测尤为重要。在分析传统霍夫变换(Hough)的优缺点之后,决定采用一种改进的Hough变换:随机选取图像中的边缘点,而不是逐行扫描边缘点,即是基于统计概率的Hough变换。在opencv中对该方法进行验证,实验结果表明:该方法能够有效的识别出车道线并且能够识别出虚线,同时也能够满足车道线识别的实时性要求。 相似文献
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针对无人驾驶领域的车道线检测鲁棒性差的问题,提出一种基于特征模型融合的实时车道线检测算法。在图像预处理阶段引入白平衡、灰度化操作及形态学处理,将RGB颜色空间转换成HSL颜色空间,接着采用梯度阈值检测出黄色和白色车道线进行线性融合以增强车道线特征信息。在模型拟合阶段,采用Canny边缘检测算法和改进的Hough变换提取出边缘特征,最后采用最小二乘法拟合车道线双曲线模型。本文在Python实验环境下对随机选取的不同复杂路况下的视频流序列进行算法验证。实验结果表明该算法平均正确率为96%以上,平均未检测率和平均误检测率分别为1%和3%。实验说明本文算法具有良好的准确性和鲁棒性。在无人驾驶领域具有一定的应用价值。 相似文献
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图像处理中的边缘检测算法研究综述 总被引：3，自引：0，他引：3
边缘是图像最基本的特征,边缘检测在计算机视觉、图像分析等应用中起着重要的作用。该文就其几种经典的边缘检测算子和近年来出现的新的边缘检测方法进行了综述,分析了各种边缘检测算子的特点,提出了该领域所存在的问题与进一步所需做的工作。 相似文献
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基于Hough直线检测的深度图像配准方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对传统的图像配准方法中寻找图像之间点对应关系这一难点问题,提出一种基于Hough直线检测的深度图像配准方法.利用Hough变换检测深度图像上的直线,确定不同视点图像上直线之间的对应关系.根据对应直线三维空间上的方向向量确定两幅图像之间的刚体变换参数.最后用模拟深度图像验证方法的有效性并给出三维重建结果. 相似文献
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在电力高空作业应急救助中,救援绳索的质量是保证人员安全的重要因素之一,本文针对标准Hough变换算法在应用过程中还存在的检测精度不高的问题,提出了一种角度自适应积分投影的救援绳索缺陷检测机制。首先采用统计滤波对救援绳索进行视觉检测,提取救援绳索的灰度值图像,然后采用Hough变换算法对绳索的边界进行限定,并对其进行方向性膨胀和腐蚀的优化,接着采用角度自适应积分投影方法映射救援绳索内的连续性信息。算法仿真实验结果表明,本文提出改进算法相比较标准Hough变换算法,具有更高的检测精度,可以有效提高高空作业的安全性。 相似文献
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图像边缘是图像基本特征之一。图像边缘检测在实际中有很多重要的应用。本文主要按行列交替的方式,基于几何参数识别扫描数据的轮廓信息,主要依据斜率、角度、距离等参数分析识别轮廓点,然后将扫描数据转换为雕刻灰度图,应用已有图像边缘提取算子提取扫描数据中的边缘信息,并做对比分析,采用改进的拉普拉斯算子提取灰度图轮廓,最后综合图形和图像两方面提取的轮廓信息,对非轮廓点进行光顺处理,较好地保护物体表面细节的轮廓,减少了磨光算法的盲目性,解决了光顺过程中细节丢失的问题 相似文献
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本文提出了利用灰度图像的梯度信息直接进行HOUGH变换以检测直线的方法；文中简述了传统HOUGH变换检测直线和直接HOUGH变换检测直线的原理和方法；通过编程对不加噪声和加了GAUSE噪声图像中单根直线和多根直线进行了检测，并且获取了理想的实验效果文中最后还对实际数字图像中条纹轮廓进行了检测，也获得了理想效果。实验证明，直接HOUGH变换的方法具有计算量小、运算速度快和抗噪能力强的特点。 相似文献
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焊接工艺是国内外普遍采用的生产工艺,但至今还没有一个特别好的图像提取手段来对其进行检测。而深度图像能够准确地表现物体目标表面的三维几何信息,越来越受到重视,并广泛应用于计算机视觉、图像分析等领域。本文采用边缘检测和区域分割相结合的研究方法对焊接图像进行研究,设计并实现了一种全新的、快速边缘检测算子,获得更丰富的边缘信息。 相似文献