改进的随机Hough变换椭圆检测技术

摘要信息: 本文介绍了一种基于随机Hough变换的椭圆检测方法，旨在改进传统Hough变换在处理高维参数空间时的计算复杂性和大计算量问题。该方法通过降低无效采样概率，实现了亚像素级的椭圆边缘定位，并能有效识别和排除非椭圆形的图像特征。 在图像处理领域，椭圆检测是一项重要的任务，特别是在模式识别和图形图像检测中。传统的Hough变换是一种常用的形状检测技术，它将图像空间中的点映射到参数空间的线或曲线，通过检测参数空间的峰值来找到对应的几何形状。然而，当处理如椭圆这样具有多个参数的形状时，传统的Hough变换面临计算复杂度高和计算量大的挑战。 随机Hough变换（RHT）作为一种改进，通过随机采样策略降低了计算负担。RHT的核心思想是在参数空间中随机选取采样点，减少了不必要的计算，提高了检测效率。文章中，作者在RHT的基础上进一步优化，提高了椭圆边缘的定位精度至亚像素级别，这意味着可以更精确地检测和定位椭圆边界。 文章详细介绍了改进的随机Hough变换算法。首先，将二次曲线的一般方程转化为椭圆的标准形式，然后采用随机采样策略在参数空间中搜索满足椭圆条件的参数组合。通过设定合适的阈值和采样策略，可以有效地减少无效采样，提高检测的准确性。 在实际应用中，这种方法被用于处理包含椭圆形标志的图像，实验结果显示了改进后的随机Hough变换在椭圆检测上的优越性能。这表明该方法在需要精确检测椭圆形状的应用场景，如自动驾驶、遥感图像分析、医学图像处理等领域具有潜在的应用价值。 关键词：随机Hough变换，亚像素，椭圆检测，图像处理，模式识别 中图分类号：TP317.4 基于随机Hough变换的椭圆检测方法通过优化采样策略和提高定位精度，提供了一种更高效、更精确的椭圆检测解决方案，对于处理复杂背景和高噪声环境下的椭圆形状识别具有重要意义。