【摘 要】
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为克服经典Hough变换本身存在的计算时间长、存储空间大的缺点,提出基于局部PCA方向统计分析的Hough直线检测算法。首先在边缘图像范围中选取合适大小的掩膜,通过局部PCA获得
【基金项目】
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河北省自然科学基金资助项目(F2008000891);中国博士后科学基金资助项目(20080440124)
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为克服经典Hough变换本身存在的计算时间长、存储空间大的缺点,提出基于局部PCA方向统计分析的Hough直线检测算法。首先在边缘图像范围中选取合适大小的掩膜,通过局部PCA获得支持集内像素点的主元方向;侧重依据所有掩膜内主元方向信息的统计规律来约束Hough变换的极角选择范围,通过缩小参数选择范围大大缩短搜索时间。同时,每当一条直线检测完毕,当即把该直线上的点从原图像中除去,一方面可以避免直线间尤其是角度相近的直线间的影响,另外也减少下一轮极角子集范围内搜索的像素点数,提高运算效率。上述过程依此循环,直到检测出所有规定的直线。实验表明,所提出的算法计算精度高,运算时间短,并能提供直线段的完整描述。
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