改进随机Hough变换直线检测算法的研究与应用

“基于改进随机Hough变换的直线检测算法”是一种针对标准Hough变换直线检测问题的优化方法。该算法由徐超和平雪良在江南大学机械工程学院江苏省食品先进制造装备技术重点实验室提出，旨在解决标准Hough变换在直线检测中的误检问题，提高检测速度和精度。 在标准Hough变换中，直线检测通常受到计算复杂度高和容易产生误检的影响。为了克服这些问题，该研究引入了以下改进： 1. **8邻域搜索聚类分组**：通过对边缘图像像素点进行8邻域搜索，将相似的像素点聚类成组，这一过程有助于减少后续处理的数据量，同时保留重要的边缘信息。 2. **像素点梯度方向差分**：提出了一种新的概念，即像素点梯度方向差分。通过对每个边缘分组内相邻像素点的梯度方向进行差分计算，可以判断这些像素点是否属于同一条直线，从而进行直线的预检测，排除那些不包含直线特征的边缘组。 3. **随机抽样一致性（RANSAC）算法**：结合随机抽样一致性算法，提出了一种带有直线参数模型预检验的改进随机Hough变换。RANSAC是一种常用的去噪算法，能够有效地去除异常值，提高直线检测的准确性。在改进的Hough变换中，RANSAC用于从初步检测的直线候选集中选择最能代表数据集的直线，进一步减少误检。 实验结果证实，这种改进的随机Hough变换算法有效地解决了标准Hough变换中的问题，显著改善了直线检测的误检情况。由于减少了不必要的计算，该算法的检测速度得到提升，同时保持了高检测精度，这使其在图像处理领域具有较高的实用价值。 关键词：图像处理，直线检测，随机Hough变换，梯度方向差分，随机抽样一致性算法 此研究对图像分析、机器视觉、自动驾驶、机器人导航等领域具有重要意义，因为直线检测是这些领域中的基础任务之一，而准确快速地检测直线对于系统性能的提升至关重要。通过优化现有算法，科研人员能够更好地应对实际应用中的挑战，推动相关技术的发展。