【摘 要】
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提出一种基于窗口霍夫变换与阈值分割自动识别图像中的矩形策略：通过图像窗口霍夫变换,提取霍夫图像的峰值（对应原始图像的线段）,当四个峰值满足某些几何条件时,则检测出矩形;对
【基金项目】
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广东省高校重大科研项目-特色创新项目(自然科学)(2016KTSCX167);广东省自然科学基金(2016A030313384);海南省自然科学基金(20156227)
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提出一种基于窗口霍夫变换与阈值分割自动识别图像中的矩形策略：通过图像窗口霍夫变换,提取霍夫图像的峰值（对应原始图像的线段）,当四个峰值满足某些几何条件时,则检测出矩形;对图像进行阈值分割,将分割结果与霍夫变换的矩形做拟合修正.对不同成像背景和光照环境下图像的集成测试结果表明,本策略能够很好地抑制在多种自然光照不均和拍摄角度造成的干扰.且采用了缩略图计算,降低了逐像素运算的时间复杂度,可满足实时性要求.该技术可运用在实时准确裁剪银行票据目标等各个需要快速识别矩形的工程领域.
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