计算机视觉在位移测试中的应用：Hough变换与最优圆拟合对比

"基于计算机视觉的位移测试方法研究与实现 (2015年)" 本文主要探讨了在计算机视觉领域中，如何利用特定的算法进行位移测试，并着重比较了两种圆检测算法——Hough变换和最优圆拟合在实际应用中的性能。这两种算法在位移测试中扮演着关键角色，因为它们能够识别和提取图像中的圆形特征，进而推算出物体的位移信息。 首先，Hough变换是一种经典的图像处理技术，特别适合于检测直线和圆。在圆检测中，它通过构建一个参数空间（Hough空间），将图像中的每个像素映射到这个空间的不同位置，寻找峰值，这些峰值对应于图像中存在的圆心。Hough变换的优势在于其对噪声有较好的鲁棒性，能有效检测出图像中的圆，特别是当背景较为简单，需要一次性识别多个标靶圆时，Hough变换表现出较高的效率和准确性。 另一方面，最优圆拟合算法则是通过对图像中的像素点进行数学拟合来找到最接近这些点的圆。这种方法在处理复杂背景时更具优势，因为它能更好地适应背景噪声和图像不规则性。然而，最优圆拟合可能在需要快速检测多个圆或背景简单的场景下，其计算效率可能不及Hough变换。 在实际应用中，研究人员开发了一种基于这两种圆检测算法的非接触性动态位移测试方法，并将其应用于大型振动台实验。振动台实验通常用于模拟地震或其他动态载荷对建筑物或地基的影响。通过这种非接触式测试方法，可以避免传统接触式传感器可能引入的误差，同时在复杂工况下也能获得精确的位移数据。 实验结果显示，无论是Hough变换还是最优圆拟合，都能有效地检测圆的参数，从而准确地获取位移信息。在背景简单的条件下，Hough变换更胜一筹，而在背景复杂的情况下，最优圆拟合则表现出更好的适应性。具体到大型振动台实验，这种方法成功地测试了模型地基土的位移反应，证明了基于机器视觉技术的位移测试方法在解决复杂工况下的位移测试问题方面的有效性。 本文的研究不仅深入分析了Hough变换和最优圆拟合两种圆检测算法的优缺点，还展示了它们在非接触性位移测试中的实际应用，为未来在工程检测、地震模拟等领域的位移测量提供了新的思路和技术支持。关键词包括：Hough变换、最优圆拟合、非接触性位移测试方法以及振动台试验。