基于Android opencv的圆检测开题报告

 2020-02-10 10:02
1.目的及意义(含国内外的研究现状分析)

主要研究目的以及意义:在数字图像的自动检测过程中,对目标形状的检测要求常常作为子问题出现,例如实现对直线、圆或椭圆的识别。在大多数情况下,在预处理阶段通过一些边缘检测程序的实施,可以获得图像空间中期望曲线上的图像点或图像像素。但是由于图像数据质量较差或者边缘检测程序存在缺陷等原因,可能存在期望曲线上的点或像素缺失等情况,导致上述边缘噪声点与理想的目标形状将存在空间偏差。所以,为达到目标形状的检测要求,将提取到的边缘特征聚类成一系列合适的目标形状就显得尤为重要,霍夫变换(Hough Transform)即为解决上述问题而提出的。Hough 变换针对参数化的图像对象,通过设置累加器执行“投票”过程,对峰值点作出判断,从而实现将一系列边缘点列为候选对象的目标。

国外研究现状综述 :本次研究内容为圆检测,目前常见的圆检测方法有基于垂直平分线求交的圆弧检测算 法、基于遗传算法的圆检测方法、基于电磁优化的圆检测方法、基于存在概率的圆检测方法和基于Hough变换的圆检测方法 。其中基于Hough变换的圆检测方法因具有受曲线间断影响小和不受图形旋转影响的优点,应用范围较为广泛。

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