快速检测平面规则图形：基于Hough变换的圆与矩形检测算法

"该文提出了一种基于Hough变换的快速检测圆和矩形的方法，通过结合几何特征，改进了传统Hough变换的不足，提高了检测速度和鲁棒性。" 在数字图像处理和机器视觉领域，Hough变换是一种常用的算法，主要用来检测图像中的直线或线段。然而，传统的Hough变换在处理复杂2维图形，如圆和矩形时，存在明显的局限性。这些局限性包括需要大量的存储空间，较长的计算时间，以及较低的可靠性。此外，依赖于图像导数或梯度信息的Hough变换方法容易受到图像噪声的影响，导致其鲁棒性不佳。 针对这些问题，本文的作者秦开怀、王海颍和郑辑涛提出了一种新的检测方法，该方法在直线Hough变换的基础上，结合平面规则图形的几何特性，实现对矩形和圆的快速、精确检测。首先，对原始图像进行滤波处理以减少噪声，接着应用Canny边缘检测算法找到图像的边缘。这样可以获取闭合的轮廓曲线，为进一步的图形识别打下基础。然后，利用形状角度分析（Shape Descriptor Analysis, SHAPE-DA）对轮廓曲线进行初步分类。 接下来，根据不同的图形类型，算法进行精细的图形识别。对于矩形，通过1维Hough变换来检测其边缘，而对于圆，则采用2维直线投票的方式。这种改进后的Hough变换方法无需涉及导数信息，从而显著提高了圆检测的效率和对噪声的抗干扰能力。 实验结果证明，这种方法能够有效地应用于常见的平面规则图形检测和识别，具有速度快、精度高的优点。该方法适用的图形范围广泛，并且在处理过程中表现出良好的鲁棒性。此外，该研究得到了国家高技术研究发展计划(863)项目、国家自然科学基金项目和北京市自然科学基金项目的资助。 总结来说，该论文介绍的是一种针对圆和矩形的快速检测算法，通过优化Hough变换，解决了传统方法的不足，提高了检测性能，特别适合于需要实时处理和高精度要求的图像分析任务。这种方法对于推动图像处理和机器视觉领域的进步具有积极的意义。