指数滤波优化的霍夫直线段检测算法

"基于指数滤波的霍夫直线段检测算法" 霍夫变换是一种经典的图像处理技术，常用于检测图像中的直线、圆等几何形状。它通过将图像的像素空间转换到参数空间，使得图像中的直线在参数空间中表现为尖峰，从而实现直线的检测。然而，传统的霍夫变换存在计算量大、对噪声敏感等问题，这限制了其在实时应用中的效率。 本文提出的"基于指数滤波的霍夫直线段检测算法"由李玉山和杨莉两位作者共同研发，他们来自西安电子科技大学电路CAD研究所。该算法主要利用指数滤波器的特性来优化霍夫变换直线检测过程。指数滤波器以其简单的递归结构和对噪声的良好抑制能力而被引入到边缘检测阶段。在边缘检测时，不仅可以快速确定边缘的方向，还可以减少后续霍夫变换的计算量。 传统的霍夫变换在处理每个边缘点时会累积所有可能方向的投票，这可能导致参数空间中的伪累积点，即非真实直线的尖峰。新算法通过指数滤波提前定位边缘方向，减少了这种伪累积，提高了检测的准确性。此外，文章中提到的"基于无限对称指数滤波的HT直线段检测算法"进一步优化了这一过程，利用无限对称指数滤波的递归算法，能够更有效地处理图像数据，降低了计算复杂性。 实验结果证明，这种改进后的算法不仅在精度上有显著提升，而且由于其结构的并行性，使得实时处理成为可能，这对于需要快速响应的嵌入式系统或实时图像处理应用尤其重要。论文中可能还详细讨论了算法的实现细节、性能分析以及与其他方法的比较，但由于提供的内容有限，这部分未能在此详述。 关键词：指数滤波、霍夫变换、直线检测、无限对称指数滤波、图像处理、实时性 这篇论文提出的新算法为霍夫变换直线检测提供了一个有效且高效的解决方案，特别是在处理噪声和提高实时性能方面具有显著优势。这对于计算机视觉、机器人导航、交通监控等领域有着重要的实践意义。