摘要: 为了在含有大量噪声的图像中精确地检测形状,提出了采用最小均方误差筛选参数的Hough变换方法:首先采用Hough变换投票得到参数空间上的投票值,然后初步筛选出所有投票值大于投票阈值的参数,再分别计算这些参数对应图像在边界图像中的均方误差,最后选择其中均方误差最小的一组参数作为最后的检测结果.将该方法与取最大投票值的Hough变换分别应用于虹膜外边缘定位并相互比较,实验结果表明,该方法抗噪声能力更强,适用范围更大,得到的结果更加合理.
中图分类号:
张祥德;王琪;黄亚平;曹宇;. 采用最小均方误差筛选参数的Hough变换及应用[J]. 东北大学学报(自然科学版), 2007, 28(9): 1270-1273.
Zhang, Xiang-De (1); Wang, Qi (1); Huang, Ya-Ping (1); Cao, Yu (1) . Hough transform with parameters chosen by LMSE method[J]. Journal of Northeastern University, 2007, 28(9): 1270-1273.