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基于Hough变换的图像形状特征检测
作 者: 杨全银
导 师: 王欣
学 校: 山东大学
专 业: 信号与信息处理
关键词: 图像滤波 边缘检测 目标形状检测 Hough变换
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2009年
下 载: 953次
引 用: 12次
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内容摘要
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人类对物体的识别最主要是对物体外形的识别,图像的形状检测在图像处理以及模式识别中是十分重要的。Hough变换作为目标形状特征提取的有效方法得到了广泛的应用。但Hough变换算法主要应用于二值图像(即边缘图像),因此在对灰度图像进行Hough变换前需要对其进行预处理(包括图像的滤波与边缘检测)。图像预处理作为Hough变换目标检测过程中重要的前期工作,其结果将直接影响检测结果的好坏。文中介绍了图像中常见的两种噪声,对图像的空间域噪声滤波做了一些研究,分析了高斯滤波与中值滤波的局限性,在双边滤波的基础上提出了一种基于多次中值抽取的双边滤波方法,该方法兼顾了空间邻域的相关性和像素强度的相似性,通过伪中值滤波选取强度滤波器的参考像素值,在平滑高斯噪声和椒盐噪声的同时更好地保护了边缘,与针对某一类特定噪声设计的传统滤波方法相比,该方法能够处理混有混合噪声(高斯噪声和椒盐噪声)的图像,并能够得到很好的滤波效果。同时,本文分析了几种经典的边缘检测算子,用迭代的双边滤波方法代替Canny算子中的高斯滤波过程或自适应滤波过程,在一定程度上避免了滤波过程给边缘带来的模糊,得到了更好的边缘检测结果。Hough变换作为图形目标检测的有效方法,能够检测直线、圆、椭圆和抛物线等众多解析图形,广义Hough变换对该方法做了一些推广,不再受图形解析表达式的限制,通过预先设置的查找表,能够检测任何图形目标。文中对这些方法都做了介绍,并对这些方法做了仿真。由于受到图像空间和参数空间离散化的影响,以及Hough变换自身的计算过程,使得传统Hough变换方法也有一些局限性,比如在高强度噪声下检测的结果不佳,计算量大,存储资源需求大等。文中分析了传统Hough变换的投票过程,指出传统方法对参数单元进行1值累加是不合理的,并且传统方法没有区分图像中的噪声点和直线上的点,介于此,提出了基于直线连接度量的Hough变换,既考虑了图像的全局信息,也考虑了图像中像点邻域的局部信息,使得参数空间中的峰值不再受到噪声的影响,同时也避免了图像中具有线性关系的特征点投票带来的虚假峰值。通过对传统Hough变换定义方式的修改,提出了基于模板匹配的Hough变换检测方法,在该方法中,每一个参数单元都确定了图像空间中的一个模板,通过该模板主动搜索图像空间中符合条件的特征点,特征点的个数作为参数单元的值,并记录图像中线段的端点坐标,完成图像中线段的检测与定位,能够节省大量的存储资源。
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全文目录
摘要 8-10 ABSTRACT 10-12 第一章 绪论 12-18 1.1 引言 12-14 1.2 图像检测方法研究现状 14-15 1.3 本文研究的主要内容 15-18 1.3.1 数字图像预处理 15-16 1.3.2 Hough变换 16-18 第二章 数字图像的预处理 18-35 2.1 空间域图像滤波方法 18-29 2.1.1 噪声 18-19 2.1.2 高斯噪声的滤波 19-22 2.1.3 椒盐噪声的滤波 22-24 2.1.4 基于多次中值抽取的图像双边滤波方法 24-26 2.1.5 实验结果与分析 26-29 2.2 图像的边缘检测 29-35 2.2.1 几种常用的边缘检测方法 29-32 2.2.2 基于自适应平滑滤波的边缘检测方法 32-33 2.2.3 实验结果与分析 33-35 第三章 Hough变换目标形状特征检测的基本方法 35-49 3.1 Hough变换检测直线 35-38 3.2 Hough变换检测圆 38-40 3.3 Hough变换检测椭圆 40-42 3.4 广义Hough变换 42-44 3.5 实验结果与分析 44-49 第四章 改进的Hough变换直线检测方法 49-62 4.1 基于直线连接度量的Hough变换 49-55 4.1.1 传统Hough变换的局限 49-51 4.1.2 直线连接度量 51-53 4.1.3 实验结果与分析 53-55 4.2 基于模板匹配的Hough变换 55-62 4.2.1 传统Hough变换定义方式的修改 55-57 4.2.2 算法原理 57-60 4.2.3 实验结果与分析 60-62 第五章 总结与展望 62-63 参考文献 63-67 致谢 67-68 攻读硕士学位期间发表论文 68-69 学位论文评阅及答辩情况表 69
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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