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基于Hough變換的橢圓檢測方法_樊曉燕
近年來, 關于基本幾何圖形識別的研究在實際應用中不斷 取得令人矚目的成就,如商業領域中的條形碼識別系統、制造領 域中的工件自動識別檢測系統, 軍事領域中的自動目標檢測系 統、公安領域中的指紋識別系統以及工程設計領域發展起來的 工程圖紙智能化識別系統等。 基本幾何圖形識別它涉及到計算機技術、模式識別、人工 智能、數字圖像處理和人類視覺機制等多個相關研究和應用領 域的知識。在各種應用中,常見的待識別基本幾何圖形目標包括 直線、矩形、圓和橢圓等。由于幾何對稱性的相對缺失,其中對于 橢圓的檢測是實際應用中比較難以實現的問題之一。 常用的橢圓檢測方法可分為基于聚類(投票)和基于最優化 兩大類。投票類方法的代表就是 Hough 變換和 RANSAC(RAN－ dom Sample Consensus)。而最小二乘法和遺傳算法則屬于最優 化方法。投票類方法研究的重點在于關鍵數據點的篩選和橢圓 幾何性質的利用, 可有效避免最優化方法中存在的多次重復的 迭代環節,可望實現高效、穩定的橢圓檢測方法。基于 Hough 變 換的橢圓檢測算法由于原理簡單而且可以很好的抑制干擾和 噪聲,已引起了研究者們的廣泛關注。
近年來, 關于基本幾何圖形識別的研究在實際應用中不斷 取得令人矚目的成就,如商業領域中的條形碼識別系統、制造領 域中的工件自動識別檢測系統, 軍事領域中的自動目標檢測系 統、公安領域中的指紋識別系統以及工程設計領域發展起來的 工程圖紙智能化識別系統等。 基本幾何圖形識別它涉及到計算機技術、模式識別、人工 智能、數字圖像處理和人類視覺機制等多個相關研究和應用領 域的知識。在各種應用中,常見的待識別基本幾何圖形目標包括 直線、矩形、圓和橢圓等。由于幾何對稱性的相對缺失,其中對于 橢圓的檢測是實際應用中比較難以實現的問題之一。 常用的橢圓檢測方法可分為基于聚類(投票)和基于最優化 兩大類。投票類方法的代表就是 Hough 變換和 RANSAC(RAN－ dom Sample Consensus)。而最小二乘法和遺傳算法則屬于最優 化方法。投票類方法研究的重點在于關鍵數據點的篩選和橢圓 幾何性質的利用, 可有效避免最優化方法中存在的多次重復的 迭代環節,可望實現高效、穩定的橢圓檢測方法。基于 Hough 變 換的橢圓檢測算法由于原理簡單而且可以很好的抑制干擾和 噪聲,已引起了研究者們的廣泛關注。
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