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张江鑫1,沈小兰1,2,王 辉2,裘加林2,张标标2
2013, 41(3): 346-350.
直线检测是计算机视觉和模式识别领域内的一项重要任务.针对现有随机Hough变换直线
检测算法的无效采样量大、计算速度慢等缺点,在随机采样过程中提出了一种新的采样策略.我们
先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主方向,再通过设定的阈值消除K 个
分组边缘点集中对直线检测毫无贡献的点集.这样,不仅约束了随机Hough变换的采样范围,也减
少了在随机采样过程中大量的无效采样,还使得算法速度得到提高、存储减少.最后通过仿真从检
测单条和多条直线两方面出发对本文算法性能进行了分析.实验结果表明:算法能在实际噪声图像
中快速提取出所有目标直线,对离散误差、局部断裂等缺陷不敏感,直线检测准确率也得到提高.