基于局部分析的Hough變換形狀檢測關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、物體識別是計算機視覺重要研究領(lǐng)域之一，該領(lǐng)域的研究成果對工業(yè)自動化、宇航工業(yè)、深海探測及國防建設(shè)有著重要的影響。Hough變換是物體識別領(lǐng)域的一個重要算法，它的突出優(yōu)點是可以將圖像空間中較為困難的全局檢測問題轉(zhuǎn)化為參數(shù)空間中相對容易解決的局部峰值檢測問題，但同時也存在運算速度慢及占用存儲空間大的問題。為解決傳統(tǒng)Hough變換檢測直線、圓、橢圓以及某些不規(guī)則形狀時存在的運算速度慢，存儲空間消耗大且穩(wěn)定性不高等問題，提出了基于局部分析的Ho

2、ugh變換形狀檢測方法。
　　針對用二維參數(shù)解析式表達的形狀，如直線和類直線，提出基于局部PCA方向分析的參數(shù)約束Hough直線分層檢測算法，利用PCA方向分析結(jié)果對參數(shù)空間進行約束，不但使計算、存儲消耗大大減少同時有效克服了經(jīng)典Hough變換中直線的相互影響問題。
　　針對不止用三維參數(shù)解析式表達的形狀，如圓和橢圓，提出基于局部PCA感興趣參數(shù)約束的Hough多橢圓分層檢測算法，該算法綜合利用邊緣圖像本身位置信息和曲線段方

3、向信息直接排除非可能目標(biāo)，從根本上緩解了無效采樣及累積問題。依據(jù)每段曲線擬合結(jié)果對參數(shù)空間大大約束，使橢圓五維參數(shù)的搜索負擔(dān)大大降低，也減少了存儲空間的占用。
　　針對難以用解析式表達的不規(guī)則形狀，提出了基于關(guān)鍵特征點決策的廣義Hough變換目標(biāo)定位快速算法以及基于關(guān)鍵特征點引導(dǎo)約束的廣義Hough變換兩層目標(biāo)定位算法，利用特征點包含豐富信息且數(shù)量不大的特點，解決了傳統(tǒng)廣義Hough變換檢測任意形狀對四維參數(shù)空間搜索造成計算量、存