摘要：道岔是使列车从一组轨道转到另一组轨道的线路连接设备,在轨道线路中起到非常重要的作用,其对缝隙大小与列车运行时速更是有严格要求。基于机器视觉的道岔缺口检测,实现实时监测测量,保障列车运行安全,此方法通过降低图像信号维度,快速获取算法复杂度低、效率高的道岔缺口数值,并将数据传输到室内微机监测系统,实时对道岔的保养或维修做出判断。算法能够有效地对道岔缺口进行检测,也可以为直线状缝隙的检测提供方法。

摘要：弹药跌落环境模拟系统主要用于对各种弹药(箱装或裸弹)、引信、仪器设备等进行跌落试验。针对野外复杂背景下高速相机采集的目标跌落图像噪声大、边缘复杂不易提取且图像数据量大等问题,设计了融合高斯核函数和边窗思想的滤波算法、基于感兴趣区域(region of interest,ROI)的改进Hough直线检测算法以及基于序列图像ROI动态更新的边缘直线自动提取算法,解决了去噪过程中目标边缘扩散和序列图像姿态角解算耗时长的问题。实验表明,所提出的改进算法保护了高噪声图像的边缘特征,直线检测耗时低于标准Hough变换耗时的1/10,实现了多帧图像运动目标姿态角的快速自动提取,姿态角解算平均绝对误差为0.36%。

摘要：首先通过灰度投影法确定坐标转换原点,将直角坐标下的虹膜内外边缘圆转换成极坐标下的类直线,再引入辅助校正点手段定位虹膜的内边缘和圆心.利用改进Canny算子及曲线拟合定位虹膜的外边缘及圆心,提高了虹膜定位的精确度.实验结果表明:该算法具有较强的鲁棒性,能较好地定位质量不高的虹膜图像,且虹膜定位时间平均为0.1 s,适用于实时虹膜图像识别.

摘要：提出了一种简单而高效的在二值图像中检测目标物体直线边界的算法 基于Freeman提出的关于数字直线的准则和数字直线的特征 ,得出线段元是数字直线的组成部分这一性质 基于该性质 ,该算法以线段元为基本单位进行直线的构造 ,从而能高效、准确地检测出图像中物体边界中的直线 此外 。

摘要：图像边缘直线检测的精度直接影响机器视觉尺寸测量的精度,Hough变换算法用于类矩形小插件边缘直线检测时,易在Hough空间形成伪峰、影响边缘检测精准度,为此,提出了基于投票约束的Hough变换直线检测算法,通过引入Hough空间投票权重分配机制来抑制伪峰的产生,对算法性能影响较小,同时较明显地提高了检测精度。基于高分辨率工业相机和高性能计算机构建了精密测量系统,并以手机尾插零件为对象进行实验,实验结果表明,该文算法直线检测精准度可达到89%,与标准Hough算法、概率Hough算法相比较,该文算法的直线检测精准度有较大的提升,且该文研究已应用于某型检测设备研制中。

摘要：利用标准的Hough变换检测空间的直线,研究各种改进的Hough变换算法,设计一种新的Hough变换检测算法,通过实验对比,从而获得更高的精度。

摘要：本文提出一种基于模板滤波的已知角度直线检测方法。该方法应用空域滤波原理,根据直线角度设计直线检测模板,用检测模板对图像滤波从而检测出特定角度的直线。与传统的Hough变换检测直线方法相比,该方法提取直线效果好,算法所用时间少,占用空间小,能够用于对实时性要求高的应用场合。

摘要：在分析标准霍夫变换、两点表决霍夫变换以及多级霍夫变换直线检测的基础上,针对算法的不足,结合他们的优点,设计并实现了基于分级的快速霍夫变换直线检测方法,对算法进行了详细描述和分析,并通过实验证明了算法的有效性,实验表明:所设计的直线检测运算速度快,检测精度高,鲁棒性强,有一定的应用价值。

摘要：考虑基于链码跟踪和霍夫变换的传统直线检测方法对噪声敏感且计算量大的缺点,提出了将改进的链码跟踪与分层霍夫变换相结合的方法来提取直线,成功实现了航拍图像中机场跑道的实时高精度检测。采用改进的链码跟踪剔除短的和弯曲的线段,减少霍夫变换处理的点数,同时确定直线的近似方向,缩小霍夫变换的角度搜索范围。对霍夫变换进行金字塔分层计算,减小计算量。在程序设计方面,为图像建立链表结构数组,固定内存空间大小,避免了动态分配内存方式生成链表产生的越界问题。该算法已经成功嵌入TMS320C6416硬件平台。实验结果表明,本算法比传统霍夫变换算法运算量减少了约29倍,与单纯的链码跟踪直线检测相比,能够克服图像的模糊、遮挡等干扰,成功实现了机场跑道的实时精确检测。

摘要：针对图像处理中直线检测精度不足、运算速度慢等问题,对直线检测算法和精度进行研究,提出一种新的高精度直线检测算法。首先,基于任意两点计算直线参数值并以直线拟合的像素数目作为参数点的累加值;其次把累加值大于阈值的参数点保存在数据链表中并根据局部极大值或阈值判断直线;最后对算法的直线检测精度进行分析,建立直线拟合的误差模型。通过对0°到45°斜率角的直线检测进行误差分析发现,当直线段的长度为400像素时,斜率角的典型误差小于0.03°,当直线段的长度为600像素时,斜率角的典型误差小于0.01°。新算法与Hough、最小二乘算法比较,不但精度高,运算速度快,而且受噪声影响小。