优化的Hough变换快速圆检测算法

"改进的Hough变换圆检测算法 .pdf" 本文是关于机器视觉领域的一篇研究论文，由尚璐和罗钧共同撰写，探讨了如何优化Hough变换以提高圆检测的效率。标准的Hough变换在检测图像中的圆时，由于涉及到三维参数空间，导致时间和空间需求较高。为解决这一问题，作者提出了一个改进的Hough变换圆检测算法。 在该算法中，关键创新点在于将原本的三维空间转换成一维空间。这是通过利用圆的中心对称性来实现的。因为圆无论从哪个方向看，其形状都是相同的，所以可以利用这一特性来简化计算，减少计算负担。算法首先通过对图像进行分析，找到可能属于圆的像素点，然后不再像标准Hough变换那样在三维空间中搜索，而是通过计算像素点到原点的距离，结合角度信息，直接在平面上寻找潜在的圆心位置。 接着，算法采用一维Hough变换进行半径累积。这种方法只在一条直线上进行参数累加，大大降低了计算复杂度。通过积累不同半径下的峰值，可以确定最有可能的圆半径。这种方法对于图像中的单个圆和多个圆都具有较好的适应性，能够在快速检测的同时，保持良好的抗噪性能。 实验结果证明，改进的Hough变换圆检测算法在速度、内存占用和抗噪声能力上都有显著优势。它不仅提高了检测效率，而且减少了资源消耗，对于实际应用，如工业检测、自动驾驶车辆的环境感知等，具有很高的实用价值。 关键词：机器视觉，模式识别，圆检测，Hough变换，中心对称。这篇论文的研究对于提升机器视觉系统中圆形目标的检测精度和速度具有重要意义，为相关领域的研究和应用提供了新的思路。