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基于Hough变换的椭圆检测方法_樊晓燕
近年来, 关于基本几何图形识别的研究在实际应用中不断 取得令人瞩目的成就,如商业领域中的条形码识别系统、制造领 域中的工件自动识别检测系统, 军事领域中的自动目标检测系 统、公安领域中的指纹识别系统以及工程设计领域发展起来的 工程图纸智能化识别系统等。 基本几何图形识别它涉及到计算机技术、模式识别、人工 智能、数字图像处理和人类视觉机制等多个相关研究和应用领 域的知识。在各种应用中,常见的待识别基本几何图形目标包括 直线、矩形、圆和椭圆等。由于几何对称性的相对缺失,其中对于 椭圆的检测是实际应用中比较难以实现的问题之一。 常用的椭圆检测方法可分为基于聚类(投票)和基于最优化 两大类。投票类方法的代表就是 Hough 变换和 RANSAC(RAN－ dom Sample Consensus)。而最小二乘法和遗传算法则属于最优 化方法。投票类方法研究的重点在于关键数据点的筛选和椭圆 几何性质的利用, 可有效避免最优化方法中存在的多次重复的 迭代环节,可望实现高效、稳定的椭圆检测方法。基于 Hough 变 换的椭圆检测算法由于原理简单而且可以很好的抑制干扰和 噪声,已引起了研究者们的广泛关注。
近年来, 关于基本几何图形识别的研究在实际应用中不断 取得令人瞩目的成就,如商业领域中的条形码识别系统、制造领 域中的工件自动识别检测系统, 军事领域中的自动目标检测系 统、公安领域中的指纹识别系统以及工程设计领域发展起来的 工程图纸智能化识别系统等。 基本几何图形识别它涉及到计算机技术、模式识别、人工 智能、数字图像处理和人类视觉机制等多个相关研究和应用领 域的知识。在各种应用中,常见的待识别基本几何图形目标包括 直线、矩形、圆和椭圆等。由于几何对称性的相对缺失,其中对于 椭圆的检测是实际应用中比较难以实现的问题之一。 常用的椭圆检测方法可分为基于聚类(投票)和基于最优化 两大类。投票类方法的代表就是 Hough 变换和 RANSAC(RAN－ dom Sample Consensus)。而最小二乘法和遗传算法则属于最优 化方法。投票类方法研究的重点在于关键数据点的筛选和椭圆 几何性质的利用, 可有效避免最优化方法中存在的多次重复的 迭代环节,可望实现高效、稳定的椭圆检测方法。基于 Hough 变 换的椭圆检测算法由于原理简单而且可以很好的抑制干扰和 噪声,已引起了研究者们的广泛关注。
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