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基于Hough變換的橢圓檢測方法_樊曉燕
近年來, 關(guān)于基本幾何圖形識別的研究在實際應(yīng)用中不斷 取得令人矚目的成就,如商業(yè)領(lǐng)域中的條形碼識別系統(tǒng)、制造領(lǐng) 域中的工件自動識別檢測系統(tǒng), 軍事領(lǐng)域中的自動目標(biāo)檢測系 統(tǒng)、公安領(lǐng)域中的指紋識別系統(tǒng)以及工程設(shè)計領(lǐng)域發(fā)展起來的 工程圖紙智能化識別系統(tǒng)等。 基本幾何圖形識別它涉及到計算機技術(shù)、模式識別、人工 智能、數(shù)字圖像處理和人類視覺機制等多個相關(guān)研究和應(yīng)用領(lǐng) 域的知識。在各種應(yīng)用中,常見的待識別基本幾何圖形目標(biāo)包括 直線、矩形、圓和橢圓等。由于幾何對稱性的相對缺失,其中對于 橢圓的檢測是實際應(yīng)用中比較難以實現(xiàn)的問題之一。 常用的橢圓檢測方法可分為基于聚類(投票)和基于最優(yōu)化 兩大類。投票類方法的代表就是 Hough 變換和 RANSAC(RAN- dom Sample Consensus)。而最小二乘法和遺傳算法則屬于最優(yōu) 化方法。投票類方法研究的重點在于關(guān)鍵數(shù)據(jù)點的篩選和橢圓 幾何性質(zhì)的利用, 可有效避免最優(yōu)化方法中存在的多次重復(fù)的 迭代環(huán)節(jié),可望實現(xiàn)高效、穩(wěn)定的橢圓檢測方法?;?Hough 變 換的橢圓檢測算法由于原理簡單而且可以很好的抑制干擾和 噪聲,已引起了研究者們的廣泛關(guān)注。
近年來, 關(guān)于基本幾何圖形識別的研究在實際應(yīng)用中不斷 取得令人矚目的成就,如商業(yè)領(lǐng)域中的條形碼識別系統(tǒng)、制造領(lǐng) 域中的工件自動識別檢測系統(tǒng), 軍事領(lǐng)域中的自動目標(biāo)檢測系 統(tǒng)、公安領(lǐng)域中的指紋識別系統(tǒng)以及工程設(shè)計領(lǐng)域發(fā)展起來的 工程圖紙智能化識別系統(tǒng)等。 基本幾何圖形識別它涉及到計算機技術(shù)、模式識別、人工 智能、數(shù)字圖像處理和人類視覺機制等多個相關(guān)研究和應(yīng)用領(lǐng) 域的知識。在各種應(yīng)用中,常見的待識別基本幾何圖形目標(biāo)包括 直線、矩形、圓和橢圓等。由于幾何對稱性的相對缺失,其中對于 橢圓的檢測是實際應(yīng)用中比較難以實現(xiàn)的問題之一。 常用的橢圓檢測方法可分為基于聚類(投票)和基于最優(yōu)化 兩大類。投票類方法的代表就是 Hough 變換和 RANSAC(RAN- dom Sample Consensus)。而最小二乘法和遺傳算法則屬于最優(yōu) 化方法。投票類方法研究的重點在于關(guān)鍵數(shù)據(jù)點的篩選和橢圓 幾何性質(zhì)的利用, 可有效避免最優(yōu)化方法中存在的多次重復(fù)的 迭代環(huán)節(jié),可望實現(xiàn)高效、穩(wěn)定的橢圓檢測方法?;?Hough 變 換的橢圓檢測算法由于原理簡單而且可以很好的抑制干擾和 噪聲,已引起了研究者們的廣泛關(guān)注。
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