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特征检测是图像处理和模式识别中非常重要的问题,其检测效果直接影响模式识别和分类。基于多尺度几何分析(MGA)的思想,提出了一种圆检测方法―圆特征域上奇异点算法。该算法首先将圆特征曲线变换到圆特征域上,然后在圆特征域上进行小波分析以找出奇异点,奇异点坐标即为待检圆的坐标。该方法克服了Hough变换对灰

为了对机械零件图像中的圆形几何特征进行视觉检测,将中点画圆算法与Hough 变换相结合,提出一种基于中点画圆算法的Hough 变换检测圆的新方法,并对中点画圆算法中的浮点运算等方面进行了改进。给出了该新方法的具体实施步骤和检测结果,表明了该方法的可行性。最后,通过对比实验验证了该方法的有效性。

为了有效地检测印刷电路板( PCB) 圆孔光电图像同心圆的圆心与边缘,在Hough 变换的基础上提出了一种 新的同心圆检测方法。利用同心圆的几何特点对点Hough 变换边缘点的点组选取方法和搜索点组的图像扫描方 向进行了改进:首先由累加阵列确定同心圆的圆心,然后由圆心到各个有效边缘点距离的均值求出半

针对传统圆检测算法检测速度慢、不适于多圆检测的问题, 提出一种基于全局搜索的圆检测方法。将证据积累和加权平均的思想结合, 对证据积累过程中产生的伪圆心进行归类、分析, 并对三类伪圆心进行逐类剔除, 最后计算其它圆参数。实验结果表明, 该算法效率高, 对局部信息缺损不敏感, 检测时间不会随着圆个数的增