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最小二乘修正的随机Hough变换直线检测
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2017-12-29
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利用Hough变换进行直线检测时，由于直线在参数空间中的映射容易受到邻近目标、噪声以及本身非理想状态的干扰，算法中的投票过程较易出现无效累积，进而导致虚检、漏检及端点定位不准等问题。针对传统方法的上述缺陷，提出了一种基于p-0域最小二乘拟合修正的随机Hough变换的直线检测方法。首先，在随机抽样时利用像素一长度比值对抽样的有效性进行判定，剔除不在直线上的抽样点对；然后，对邻域相关点进行p-o域的最小二乘拟合，得到修正后的直线参数用于累加投票，投票过程中设定累加阈值，通过检测峰值点逐次检出疑似长直线；最后，通过设定断裂阈值对每条长直线进行筛选和分段，定位出直线段的端点。仿真实验表明，所提方法在投票时有效抑制了复杂环境对局部最大值的干扰，使直线检测的准确率得到显著提升。
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