硕士学位论文-复杂背景下的圆形识别技术研究.doc

资料
研究生毕业论文
(申请硕士学位)
论文题目复杂背景下的圆形识别技术研究

作者姓名
专业名称
研究方向
指导教师
二〇**年五月
学号:MG1015***
论文答辩日期:20**年5月**日
指导教师: (签字)
Research on Circle Recognition plex Background
A Dissertation Submitted to ** University
For the Academic Degree of Master of Engineering
By
**
Supervised by
Associate Professor ***
School of ** and **
** University
20**. 05
* * 大学学位论文原创性声明
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研究生签名: 导师签名: 日期:
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毕业论文题目: 复杂背景下的圆形识别技术研究
****与** 专业 2010 级硕士生姓名: * *
指导教师(姓名、职称): *** 副教授
摘要
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;。
关键词:复杂背景;圆识别;Hough变换;聚类;支持向量数据描述;
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THESIS:Research on Circle Recognition plex Background
SPECIALIZATION: ** and *
POSTGRADUATE: * *
MENTOR: Associate Professor * **
Abstract
Circular recognition has been a hot issue in the field puter vision for several years. What we expound in this paper is how to recognition the circular targets plex background. The Hough transform-based approach is widely used in solving this problem. Because of the inefficiency of traditional circular Hough transform, a lot of i