在图像理解与识别的过程中,物体的形状属于高级信息。基本几何形状是图像目标的主要特征之一,在数字图像中对其进行准确的检测有着重要的意义。直线、圆和椭圆作为自然界和普通物体中常见的基本几何形状,是更复杂形状的有效组成部分,对这三类基本几何形状的检测也是计算机视觉处理的基础。在遥感地理信息系统、人脸识别、计算机辅助设计、目标跟踪、物体定位和交通标志检测等方面有着广泛地应用。本文主要从速度、精度和稳定性这三方面研究数字图像中基本几何图像直线、圆和椭圆的检测算法。重点研究了基于梯度信息的直线检测算法和基于采样策略和参数设置的圆检测算法。在理论研究的基础上进一步探索,将圆检测成果运用到圆形交通标志定位中。研究内容和创新成果如下：1.结合随机Hough变换(RHT)方法,提出了一种基于梯度信息的直线检测算法。该算法在随机采样过程中,根据所有边缘点梯度方向的统计分布特征确定潜在直线的方向,并将边缘点分组以约束采样范围,这种采样策略减少了大量的无效采样；此外,该算法还记录了图像中线段的起始点和数量信息。实验仿真结果表明,算法有较好的加速效果和稳定性。2.在研究随机圆检测算法的基础上,提出了一种基于采样策略和参数设置的圆检测算法。该算法在距离约束条件下进行采样,并设置了距离阈值减少无效点组；真实圆验证过程中,通过设置椭圆度参数来建立圆环,减少偏差并修复变形的圆。实验对比数据表明了算法在速度和精度上的优势。3.针对不同光照和复杂自然背景下圆形交通标志的定位问题,提出了结合HSV空间颜色分割和改进随机圆检测的方法,快速准确地定位了标志位置。实验结果表明了该定位方法的有效性。