曲线检测是图像识别、图像分析的关键技术,在工业自动化、公共安全、监督考勤、交通安全、国防军事等领域具有广泛的应用。常用的曲线检测方法有聚类分析法、弧段组合法、几何特征法、Hough变换及随机Hough变换等。本文主要研究基于Hough变换和随机Hough变换的直线、圆及椭圆的检测算法,内容介绍如下:首先介绍了Hough变换和随机Hough变换的检测原理及算法。利用MATLAB编程,将两种算法分别用于直线检测,通过算法性能对比分析得到算法的优缺点。其次,研究曲线中复杂圆弧的检测问题。通过比较分析Hough变换和随机Hough变换检测圆的原理和算法,得出随机Hough变换检测性能优于Hough变换。接着通过数值试验对随机Hough变换检测圆的算法进行准确性分析,算法虽能得到正确结果,但仍存在检测准确率低的缺点。为此,提出了一种改进算法。该算法通过计算平均误差确定出合适的阈值,将检测结果中平均误差超过此阈值的圆上的点取出,重新进行随机Hough变换,直到检测出所有圆。大量的数据试验表明:在圆的检测中,改进算法比标准随机Hough变换检测准确率明显提高。最后,研究曲线中的椭圆检测。通过分析椭圆的几何特征,得到Hough变换检测椭圆存在两方面的问题:一是参数数量多导致检测效率低;二是Hough变换构成一到多的映射,并且需要量化参数空间而导致庞大计算量。本文分别通过最大距离法和随机Hough变换来解决这两方面问题,但是效果仍不理想。为了进一步提高随机Hough变换检测椭圆的准确率,同时缩短检测时间,本文提出了一种基于“窗口”的改进算法,选择合适的“窗口”并将其旋转一定角度,分别拟合落在“窗口”内的点,再通过检验算法判断是否检测到真实椭圆。模拟数据和真实图像试验结果表明:该改进算法提高了椭圆检测效率。