基于局部特征的高效Hough变换直线检测算法

本文主要探讨了一种针对Hough变换在直线检测过程中计算量大问题的改进方法。Hough变换是一种广泛应用于计算机视觉中的经典技术，用于寻找图像中的直线，但它在处理大量数据时效率较低，尤其是在图像噪声较大的情况下。为了解决这个问题，研究者提出了一个基于直线局部结构特征的改进Hough变换算法。 该算法的核心思想是利用Freeman准则来分析直线上基元（边缘像素或兴趣点的集合）的特性。 Freeman准则考虑了直线上相邻基元的倾斜角，这有助于缩小每个像素点在极坐标系中可能对应的直线角度范围。通过这种角度约束，算法减少了每个像素点进行投票计算的次数，从而显著降低了总体的计算复杂度。这样，即使在存在噪声的图像中，该算法也能保持较高的检测精度同时提高速度，相比于标准Hough变换，其性能提升可达到6到7倍。 论文作者朱芳芳、顾宏斌和孙瑾来自南京航空航天大学，他们的研究领域涵盖了图形图像处理、航空器仿真、虚拟现实技术和图像处理等多个方面。他们通过对Hough变换进行优化，不仅提升了算法的实用性，还展示了将理论研究与实际应用相结合的重要性。论文的研究成果发表在2009年的某期期刊上，被赋予了“直线检测”、“Hough变换”和“基元”等关键词，以便于其他研究人员查找和理解相关技术进展。 这篇论文的贡献在于提供了一个在计算效率与精度之间取得良好平衡的直线检测算法，对于提高计算机视觉领域的算法性能具有实际意义，并且可能为其他领域的图像处理任务提供启示。此外，由于得到了国家自然科学基金委员会与中国民用航空总局的联合资助，以及民航总局科技基金的支持，该研究结果具有一定的政策和行业应用价值。