改进最小二乘法与Hough变换结合的直线检测算法

"结合Hough变换与改进最小二乘法的直线检测，通过结合两种方法的优势，提高了直线检测的准确性和鲁棒性。" 本文主要介绍了一种创新的直线检测方法，该方法融合了Hough变换和改进的最小二乘法。首先，Hough变换被用来进行初步的直线检测，其优点在于它对于图像噪声有较好的鲁棒性，并且不需要额外的启发式信息。Hough变换通过在参数空间中积累边缘点来寻找直线的存在，对于图像中的直线，它可以在直角坐标和极坐标之间进行变换，从而有效地识别出直线的候选区域。 然而，Hough变换存在计算量大和对参数分辨率要求高的问题，这可能导致检测效率降低和误检。为解决这些问题，作者引入了最小二乘法来进一步提高直线检测的精度。最小二乘法是一种优化技术，通常用于拟合数据点到一条直线或曲线，以最小化所有点到该直线的垂直距离的平方和。然而，当数据集中存在异常值（如噪声点）时，最小二乘法可能会受到显著影响，导致拟合结果偏离实际直线。 为了增强最小二乘法的抗噪能力，文章提出了双点移除的p最小二乘法。这种方法通过同时去除一对具有最大正负误差的数据点，即最远离拟合直线的一对点，以减少异常值对结果的影响。这种策略能够更好地保留正常数据点，从而得到更精确的直线回归参数。 实验结果显示，结合Hough变换和改进的最小二乘法的直线检测方法不仅提高了检测率，而且提升了检测精度。同时，由于对Hough变换分辨率的要求降低，该方法减少了算法的整体空间开销，使得计算效率得以提升。 关键词涉及的“直线检测”是指图像处理中的一个重要任务，目标是识别和提取图像中的直线元素。“Hough变换”是一种用于检测图像中直线、圆和其他几何形状的常用技术。“最小二乘法”则是一种数值优化方法，常用于数据拟合和曲线/直线估计。结合这两种方法，论文提供了一个高效且精确的直线检测方案，适用于各种应用场景，如机器视觉、图像分析和智能信息处理等领域。