Hough变换检测圆的高效算法实现

本文提出了一种基于Hough变换的快速检测圆的新算法，旨在解决传统Hough变换检测圆时计算量大、耗时的问题。该算法保留了Hough变换的高识别率、抗噪性强和对不完整边缘的鲁棒性等优点，并且不需要额外的限定条件。 正文: 在数字图像处理领域，目标识别是一项关键任务，尤其在实时系统中。Hough变换是一种用于检测图像中特定形状（如直线、圆等）的有效方法。传统的Hough变换在检测圆时，需要大量的计算，这在处理高分辨率图像或需要快速响应的实时系统中可能会成为瓶颈。夏磊、蔡超、周成平和丁明跃等人提出的新算法针对这一问题进行了优化。 新算法的核心在于减少了计算量，提高了检测速度。在传统的Hough变换中，每一条边缘像素都需要在参数空间中投射出一系列的点，这些点对应于可能的圆心坐标。然后，通过积累参数空间中的峰值来找到最有可能的圆。这个过程对于大规模图像而言非常耗时。而新的快速算法通过某种策略或技巧，降低了这种计算的复杂性，使得检测过程更为高效。 该算法还保持了Hough变换原有的优势。高识别率意味着即使在噪声环境中，算法也能准确地检测到圆。抗噪性强是因为Hough变换可以容忍边缘检测过程中的不完美，对不完整的边缘有较好的适应性。另外，新算法没有引入任何特殊限定条件，这意味着它对各种图像情况都能保持良好的性能。 实验结果证实，这种快速算法在目标识别速度上有了显著提升，特别是在实时系统中，其性能表现优异。由于其快速性和准确性，该算法在图像处理和计算机视觉应用中，尤其是在需要实时处理的场景，如自动驾驶、监控系统或者工业自动化等领域，具有广泛的应用前景。 关键词：目标识别，Hough变换，圆的检测，快速算法 中图分类号：TP317（计算机科学技术） 文献标志码：A 文章编号：100123695(2007)1020197203 这项工作由湖北省自然科学基金资助，展示了华中科技大学图像识别与人工智能研究所的研究成果，特别是他们在图像处理、目标识别、计算机视觉和医学图像处理等领域的深度探索。通过这样的快速算法，科研人员为提高图像处理系统的效率和实时性开辟了新的道路。