摘要
人类对物体的识别最主要是对物体外形的识别,图像的形状
检测在图像处理以及模式识别中是十分重要的。Hough 变换
作为目标形状特征提取的有效方法得到了广泛的应用。但
Hough 变换算法主要应用于二值图像(即边缘图像),因此在
对灰度图像进行 Hough 变换前需要对其进行预处理(包括图
像的滤波与边缘检测)。图像预处理作为 Hough 变换目标检
测过程中重要的前期工作,其结果将直接影响检测结果的好
坏。文中介绍了图像中常见的两种噪声,对图像的空间域噪
声滤波做了一些研究,分析了高斯滤波与中值滤波的局限
性,在双边滤波的基础上提出了一种基于多次中值抽取的双
边滤波方法,该方法兼顾了空间邻域的相关性和像素强度的
相似性,通过伪中值滤波选取强度滤波器的参考像素值,在
平滑高斯噪声和椒盐噪声的同时更好地保护了边缘,与针对
某一类特定噪声设计的传统滤波方法相比,该方法能够处理
混有混合噪声(高斯噪声和椒盐噪声 )的图像,并能够得到很
好的滤波效果。同时,本文分析了几种经典的边缘检测算子,
用迭代的双边滤波方法代替 Canny 算子中的高斯滤波过程或
自适应滤波过程,在一定程度上避免了滤波过程给边缘带来
的模糊,得到了更好的边缘检测结果。Hough 变换作为图形
目标检测的有效方法,能够检测直线、圆、椭圆和抛物线等
众多解析图形,广义 Hough 变换对该方法做了一些推广,不
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