【摘 要】
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图形识别一直是计算机视觉领域的研究热点。本文主要讨论的是：在特定的复杂背景下对圆形目标进行识别。对于圆形的检测,Hough变换是应用最多的一种方法。介于传统圆形检测Houg
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图形识别一直是计算机视觉领域的研究热点。本文主要讨论的是：在特定的复杂背景下对圆形目标进行识别。对于圆形的检测,Hough变换是应用最多的一种方法。介于传统圆形检测Hough变换存在的运算性能问题,本文提出了改进的圆形检测Hough变换算法,并将其与支持向量数据描述(SVDD)技术相结合,实现了对圆形目标的准确识别。本文将圆形识别分成四个步骤：第一,图像预处理,目的是尽可能将圆形物体和背景区域分开；第二,基于改进Hough变换的圆心检测,在图像中找到疑似圆形的圆心；第三,基于SVDD思想的半径检测,找出最优的半径；第四,在疑似圆形中找出真正的圆形。本文的原始图像是复杂背景图像,运用一系列预处理运算来提高图像质量,突出目标是很有必要的。同时预处理运算将实现目标物体的边缘检测,这使得本文只需在边缘图像中就可以进行图形识别,而不必直接对信息复杂的原图进行识别处理。本文将圆心检测和半径检测分开。本文采用改进的Hough变换,结合图像分割和聚类分析技术,实现了候选圆心的检测。在半径检测阶段,本文采用一种基于SVDD思想的算法,实现对半径的准确检测,并通过分析运算中某些特定参数来判定候选圆是否为假圆,实现识别并去除假圆,最终完成复杂背景下的圆形识别工作。为了检验本文算法的有效性和可推广性,本文进行了三组对比实验。最终的对比实验结果显示,本文的算法具有较好的运算效率和可推广性。本文的主要创新点有：(1)对Hough算法进行改进；(2)利用SVDD的思想,提出确定圆形半径的优化算法；
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